Doğal Dil Üretimi ve Makale Eğirme

Doğal dil oluşturma, insan benzeri okunabilir metinler oluşturmak için derin öğrenmeyi kullanır; bir dil tahmin modeline dayalı benzersiz bir makale. Makale döndürme araçları, orijinal bir makaleyi alır ve belirli kelimeleri, tümceleri veya cümleleri alternatif sürümlerle değiştirerek bir veya daha fazla varyasyon üretir.

İçerik pazarlaması için doğal dil oluşturma uygulamaları hakkında herhangi bir araştırma yaptıysanız, makale döndürme yazılımlarına rastlamış olabilirsiniz. Makale yeniden yazma olarak da bilinir, meşru olmayan (siyah) amaçlar için kullanılan otomatik geri bağlantı gibi eski SEO taktiklerinden biridir.

Bu yazıda, eğirme yazılımının nasıl çalıştığına, kullanım durumlarına ve doğal dil oluşturmadan (NLG) nasıl farklı olduğuna bakıyoruz. Makale döndürücülerin kullanımına göz yummamamın birçok nedeni var, bu nedenle bu makaleyi bir kamu hizmeti duyurusu olarak düşünün.

Makale Döndürücüler Nasıl Kullanılır?

Makale eğiricilerini anlamanın en iyi yolu, bu ürünleri pazarlamak için kullanılan dile bakmaktır. Spinner yazılımı satmaya çalışan sitelerden birkaç alıntı:

• "Herhangi bir makalenin benzersiz sürümlerini anında döndürün."
• "Dakikalar içinde yüzlerce yeni makale oluşturun."
• “İçerik dağlarını dağıtın.”
• "Sitelerinizi daha iyi sıralamaya yardımcı olmak için çok miktarda içerik oluşturmak."

Hatta bazıları, yazılımlarının AI odaklı olduğunu iddia ederek yapay zeka trendinden yararlanmaya çalışıyor. Ürünlerini yapay zeka terimlerini kullanarak tanımlarlar ve hatta bazen terimler uydurmaya başvururlar.

"Taklit edilen doğal dil" benim en sevdiğim sahte terim olmalı. sana kızmıyorum. Biri uydurmuş, ama o ben değildim! Kulağa ayrıntılı geliyor ama hiçbir şey ifade etmiyor.

Kullanılan dile bağlı olarak, makale eğiricilerin konuşlandırıldığı durum türünü muhtemelen tahmin edebilirsiniz. Tipik olarak, makale yazma maliyetlerini mümkün olduğunca düşük tutarken, kesinlikle SEO amaçları için oluşturulmuş düşük kaliteli sitelerde kullanılırlar.

Okunabilir metin oluşturmak, bu tür bloglar için öncelik listesinde alt sıralarda yer alır. Bunun yerine amaçları, ana “para” sitesinin sıralamasını yükseltmek için bir bağlantı ağı oluşturmaktır.

Kaliteli içerik yayınlamak bu çabanın amacı değildir. "Benzersiz içerik", otomatik arama motoru intihal kontrollerini geçmek için yeterince iyi olan şeydir.

World Wide Web'in gerçekten bu içeriğe daha fazla ihtiyacı olup olmadığını merak ediyorsanız, cevap hayır!

Makale Döndürücü Nasıl Çalışır?

NLG ile karşılaştırıldığında, içerik döndürücüler ilkeldir. Bir içerik parçası alırlar ve benzersiz bir makaleymiş gibi görünmesini sağlamak için bir varyasyon oluştururlar. Bu, kelimeleri, deyimleri, cümleleri ve bazen paragrafları varyantlarla değiştirerek gerçekleştirilir.

Makale döndürme konusundaki erken girişimler, okunması imkansız makalelerle sonuçlandı. Sorun şu ki, bağlamı veya konuşmanın bir bölümünü tanıyamadılar.

Bu nedenle, ikameler en iyi ihtimalle tuhaftı ve sıklıkla yanlıştı. İçerik kesinlikle orijinal değildi.

İşte örnek olarak önceki paragrafı kullanan bir makale döndürücünün tam çıktısı .

Yinelenen içerik sarı renklidir. Kötü ikameler kırmızı renktedir. Kabul edilebilir ikameler yeşil renktedir.

Bu nedenle, bükülmüş makalenin %67,5'i orijinalinden değişmeyen kopya içeriktir. Yedi oyuncu değişikliğinden altısı kalitesizdi ve sadece biri kabul edilebilirdi.

Daha da anlatmalı mıyım!

Düşük kaliteli türev içerik, makale döndürmenin ayırt edici özelliğidir.

Bazı yeni makale eğiricileri yapay zeka kullandıklarını iddia etseler de, bu gerçekten işleri biraz uzatıyor. En iyi ihtimalle, belirteçleri ve cümleleri çıkarmak ve konuşma bölümü (PoS) etiketlemesi için Google'ın Doğal Dil API'sini kullanıyor olabilirler. Bu, doğal dil işlemenin (NLP) bir parçasıdır, ancak göreceğimiz gibi, doğal dil üretimi için çok daha fazlası gereklidir.

Nasıl bakarsanız bakın, makale döndürme hala orijinalden türev çalışmalar üretme süreci olmaya devam ediyor.

Açıklama Araçları Açıklama Yapmıyor

Makale döndürmenin olumsuz çağrışımları göz önüne alındığında, bazı makale döndürme araçları kendilerini bir açıklama aracı olarak markalaştırdı. Kanmayın. Gördüğüm açıklama araçları, tam olarak makale döndürücüler tarzında çalışıyor.

Kendin için gör.

Yukarıdaki çıktı, önceki bölümdeki aynı orijinal metni kullandığım ücretsiz bir açıklama aracından alınmıştır. Vurgulanan metin, değiştirilen kelimeleri gösterir.

Hem orijinal hem de başka sözcüklerle yazılmış versiyonu Grammarly aracılığıyla çalıştırdım; sonucu aşağıda görebilirsiniz.

Bu "açıklama" aracını kullanmak, netlik ve katılım kaybına neden olur. Bu, başka sözcüklerle yazmanın başarması gereken şeyin tam tersidir.

Doğal Dil Üretimi Nasıl Çalışır?

Makale yeniden yazmanın aksine, doğal dil oluşturma, orijinal bir içerik parçası gerektirmez. Mevcut makaleleri yeniden yazmak yerine yepyeni içerikler oluşturur.

NLG, ya kural tabanlı bir yaklaşım benimser ya da istatistiksel dil modellemesine dayanır. Her iki yöntem de oluşturulan metnin kalitesini artırmak için NLP ve doğal dil anlama (NLU) teknolojilerinden yararlanabilir.

NLP, (PoS) etiketleme ve varlık tanıma kullanarak metni analiz ederken, NLU, bir anlam duygusu türeten anlamsal modeller oluşturmak için NLP ve derin öğrenmeden yararlanır.

NLG ve Makale Eğirme Yazılımı Arasındaki Fark

Makale döndürücüler ne kadar gelişmiş olduklarını iddia ederlerse etsinler, metin üretemezler, yalnızca onu değiştirirler. Bu tür bir araç, yalnızca bir türev üretebileceği mevcut bir blog gönderisini gerektirir.

Yaratmazlar, sadece değiştirirler. Bu nedenle, içerik üretimini ölçeklendirmek ve maliyetleri ve karmaşıklığı ölçeklendirmeden kaliteyi korumak isteyen içerik pazarlamacıları için uygun değildir.

Bu üzgün grubun en iyisi, kelimeleri değiştirirken daha iyi seçimler yapmak için bazı sınırlı doğal dil işlemeyi kullanabilir. Ama buna yapay zeka demek abartı olur.

MarketMuse NLG Teknolojisi Nasıl Çalışır?

MarketMuse NLG Technology, çıktıları AI destekli İçerik Özetlerimiz tarafından yapılandırılan, AI ile güçlendirilmiş bir içerik üretme platformudur.

Her taslak benzersizdir, orijinaldir ve diğer belgelerin metin parçalarını basitçe çıkarmaz veya değiştirmez. MarketMuse NLG Teknolojisi, yazarlarınızın tarzlarına uyacak şekilde yapılandırılabilir. Ayrıca bir yazarın veya yayının stilini de taklit edebilir.

Konuya yapı ve öz sağlayan bu içerik özetleri MarketMuse NLG Teknolojisi çıktısı şunları içerir:

• Alt başlıkları içeren eksiksiz bir yapı
• Dahil edilmesi gereken ilgili konular
• Ele alınması gereken soruların bir listesi

Bu, normalde bir insan yazara çalışması için verilen içerik özetinin aynısıdır. Bunun yerine bunu MarketMuse NLG Technology'ye aktarıyoruz.

Bu şekilde düşün.

Bir yazara aşina olmayan bir konu atayacak olsaydınız, önce konuyu okurlardı. MarketMuse NLG Teknolojisi farklı değil. Ancak bir avuç belgeyi araştırmak yerine, büyük miktarda veriyi analiz etmek için web'e gider.

İşte "İnvaziv Olmayan Diyabet Tedavisi Olarak Glukagon" konusu için MarketMuse NLG Teknolojisinden bir alıntı.

Bu bölümün konusu olan alt başlık “İnsülin ve Glukagonun rolü”dür. Bu alt başlıkla ilgili sorular ve ilgili konular sağ tarafta gösterilmektedir. Bunlar birlikte, çıktının alakalı ve eksiksiz olmasını sağlamaya yardımcı olur.

MarketMuse NLG Teknolojisini şu amaçlarla kullanın:

• İçeriği ölçeklendirme maliyetleri olmadan ölçeklendirin
• Herhangi bir konuda yetkili bir şekilde yazın
• Yapay zeka tarafından oluşturulan metinle yaygın tuzaklardan kaçının
• İstediğiniz yazı stilini taklit edin

AI'nın size güçlü bir ilk taslak sağlama işini yapmasına izin vererek içerik maliyetlerinizi tahmin edilebilir ve kalitenizi tutarlı tutun.