Generowanie języka naturalnego a wirowanie artykułów

Generowanie języka naturalnego wykorzystuje głębokie uczenie do tworzenia tekstu czytelnego dla człowieka; unikalny artykuł oparty na modelu przewidywania języka. Narzędzia do przewijania artykułów pobierają oryginalny artykuł i tworzą jedną lub więcej odmian, zastępując określone słowa, wyrażenia lub zdania alternatywnymi wersjami.

Jeśli przeprowadziłeś jakiekolwiek badania nad aplikacjami do generowania języka naturalnego dla marketingu treści, być może natknąłeś się na oprogramowanie do obracania artykułów. Znany również jako przepisywanie artykułów, jest to jedna z tych starych taktyk SEO, takich jak automatyczne tworzenie linków zwrotnych, wykorzystywane do celów mniej niż uzasadnionych (czarny kapelusz).

W tym poście przyjrzymy się, jak działa oprogramowanie do przędzenia, ich przypadki użycia i czym różni się od generowania języka naturalnego (NLG). Istnieje wiele powodów, dla których nie toleruję używania spinnerów artykułów, więc pomyśl o tym artykule jako ogłoszeniu służby publicznej.

Jak używane są przędzarki artykułów

Najlepszym sposobem na zrozumienie spinnerów artykułów jest przyjrzenie się językowi używanemu do sprzedaży tych produktów. Oto kilka cytatów z witryn próbujących sprzedawać oprogramowanie typu spinner:

• „Natychmiast obracaj unikalne wersje dowolnych artykułów”.
• „Wygeneruj setki nowych artykułów w kilka minut”.
• „Wyrzucaj góry treści”.
• „Tworzenie ogromnych ilości treści, aby lepiej oceniać witryny”.

Niektórzy próbują nawet wykorzystać trend związany ze sztuczną inteligencją, twierdząc, że ich oprogramowanie jest oparte na sztucznej inteligencji. Opisują swój produkt za pomocą terminów AI, a czasem nawet uciekają się do wymyślania terminów.

„Emulowany język naturalny” musi być moim ulubionym fałszywym terminem. Nie żartuję. Ktoś to wymyślił, ale to nie ja! Brzmi skomplikowanie, ale nic nie znaczy.

Na podstawie używanego języka możesz prawdopodobnie odgadnąć rodzaj sytuacji, w której stosowane są spinnery artykułów. Zazwyczaj są one używane w witrynach niskiej jakości, stworzonych wyłącznie do celów SEO, przy jednoczesnym utrzymaniu jak najniższych kosztów pisania artykułów.

Tworzenie czytelnego tekstu jest nisko na liście priorytetów tego typu blogów. Zamiast tego ich celem jest stworzenie sieci linków, aby poprawić ranking głównej witryny „pieniądze”.

Publikowanie wysokiej jakości treści nie jest przedmiotem tego przedsięwzięcia. „Unikalna treść” to wszystko, co jest wystarczająco dobre, aby przejść automatyczne kontrole plagiatu w wyszukiwarkach.

Jeśli zastanawiasz się, czy sieć WWW naprawdę potrzebuje więcej tych treści, odpowiedź brzmi: nie!

Jak działa spinner artykułów?

W porównaniu z NLG, spinnery treści są prymitywne. Biorą fragment treści i tworzą wariację, starając się, aby wyglądała jak wyjątkowy artykuł. Osiąga się to poprzez zastąpienie słów, fraz, zdań i czasami akapitów wariantami.

Wczesne próby wirowania artykułów zaowocowały artykułami, których nie można było przeczytać. Problem w tym, że nie potrafili rozpoznać kontekstu ani części mowy.

Dlatego zmiany były w najlepszym razie dziwne, a często błędne. Treść z pewnością nie była oryginalna.

Oto dokładny wynik działania spinnera artykułów na przykładzie poprzedniego akapitu .

Zduplikowana treść ma kolor żółty. Słabe podstawienia mają kolor czerwony. Dopuszczalne podstawienia mają kolor zielony.

Tak więc 67,5% artykułu to zduplikowana treść, która nie zmieniła się w stosunku do oryginału. Sześć z siedmiu substytucji było złej jakości i tylko jedna była akceptowalna.

Czy muszę mówić więcej!

Niska jakość zawartości pochodnych jest cechą charakterystyczną przędzenia wyrobów.

Chociaż niektóre nowsze spinnery artykułów twierdzą, że wykorzystują sztuczną inteligencję, to naprawdę trochę naciąga sprawę. W najlepszym razie mogą używać interfejsu API języka naturalnego Google do wyodrębniania tokenów i zdań oraz do tagowania części mowy (PoS). Jest to część przetwarzania języka naturalnego (NLP), ale jak zobaczymy, do generowania języka naturalnego potrzeba o wiele więcej.

Niezależnie od tego, jak na to spojrzysz, przędzenie artykułów nadal pozostaje procesem generowania prac pochodnych z oryginału.

Narzędzia do parafrazowania nie parafrazuj

Biorąc pod uwagę negatywną konotację obracania artykułów, niektóre narzędzia do obracania artykułów są określane jako narzędzie do parafrazowania. Nie daj się zwieść. Narzędzia parafrazujące, które widziałem, działają dokładnie na zasadzie spinnerów artykułów.

Sam zobacz.

Powyższe dane wyjściowe pochodzą z bezpłatnego narzędzia do parafrazowania, w którym użyłem tego samego oryginalnego tekstu z poprzedniej sekcji. Podświetlony tekst wskazuje słowa, które zostały podstawione.

Przepuściłem przez Grammarly zarówno wersję oryginalną, jak i sparafrazowaną; możesz zobaczyć wynik poniżej.

Korzystanie z tego narzędzia „parafrazowania” powoduje utratę przejrzystości i zaangażowania. To dokładnie przeciwieństwo tego, co ma osiągnąć parafraza.

Jak działa generowanie języka naturalnego?

W przeciwieństwie do przepisywania artykułów, generowanie języka naturalnego nie wymaga oryginalnej treści. Tworzy zupełnie nową treść zamiast przepisywania istniejących artykułów.

NLG przyjmuje albo podejście oparte na regułach, albo opiera się na statystycznym modelowaniu języka. Każda metoda może wykorzystać technologie NLP i rozumienia języka naturalnego (NLU) w celu poprawy jakości generowanego tekstu.

NLP analizuje tekst za pomocą tagowania (PoS) i rozpoznawania jednostek, podczas gdy NLU wykorzystuje NLP i głębokie uczenie do tworzenia modeli semantycznych, które czerpią poczucie znaczenia.

Różnica między NLG a oprogramowaniem do wirowania artykułów

Bez względu na to, jak zaawansowane mogą być spinnery artykułów, nie mogą one generować tekstu, a jedynie go zmieniać. Tego typu narzędzie wymaga istniejącego posta na blogu, z którego może tworzyć tylko pochodną.

Nie tworzą, tylko modyfikują. W związku z tym nie jest to dobre rozwiązanie dla marketerów treści, którzy chcą skalować produkcję treści i utrzymywać jakość bez skalowania kosztów i złożoności.

Najlepsi z tej żałosnej grupy mogą używać ograniczonego przetwarzania języka naturalnego, aby dokonywać lepszych wyborów podczas zastępowania słów. Ale nazwanie tego sztuczną inteligencją to naciąganie.

Jak działa technologia MarketMuse NLG?

Technologia MarketMuse NLG to platforma do generowania treści wzbogacona sztuczną inteligencją, której wyniki są ustrukturyzowane przez nasze oparte na sztucznej inteligencji zestawienia treści.

Każda wersja robocza jest unikalna, oryginalna i nie tylko wyodrębnia lub modyfikuje fragmenty tekstu innych dokumentów. Technologię MarketMuse NLG można skonfigurować tak, aby pasowała do stylu pisarzy. Może również naśladować styl autora lub publikacji.

Te materiały informacyjne, które zapewniają strukturę i treść Wyniki technologii MarketMuse NLG obejmują:

• Kompletna struktura wraz z podpozycjami
• Powiązane tematy, które należy uwzględnić
• Lista pytań, na które należy odpowiedzieć

Jest to ta sama treść, którą zwykle podaje się ludzkiemu pisarzowi, z którego może pracować. Zamiast tego przekazujemy go do technologii MarketMuse NLG.

Pomyśl o tym w ten sposób.

Jeśli miałbyś przypisać temat, który był nieznany pisarzowi, najpierw przeczytałby ten temat. Technologia MarketMuse NLG nie jest inna. Ale zamiast przeszukiwać garść dokumentów, trafia do sieci, aby przeanalizować ogromne ilości danych.

Oto fragment technologii MarketMuse NLG na temat „Glukagon jako nieinwazyjne leczenie cukrzycy”.

Podtytuł, temat tej sekcji, brzmi „Rola insuliny i glukagonu”. Pytania i odpowiednie tematy związane z tym podtytułem są pokazane po prawej stronie. Razem pomagają one zapewnić, że wyniki są odpowiednie i dokładne.

Użyj technologii MarketMuse NLG, aby:

• Skaluj zawartość bez kosztów skalowania
• Pisz autorytatywnie na dowolny temat
• Unikaj typowych pułapek dzięki tekstowi generowanemu przez sztuczną inteligencję
• Naśladuj dowolny styl pisania

Utrzymuj przewidywalne koszty treści i stałą jakość, pozwalając sztucznej inteligencji na wykonanie pracy polegającej na zapewnieniu silnego wstępnego szkicu.