自然語言生成與文章旋轉

自然語言生成使用深度學習來創建類似人類的可讀文本； 基於語言預測模型的獨特文章。 文章微調器工具採用原始文章並通過用替代版本替換特定單詞、短語或句子來產生一個或多個變體。

如果您對內容營銷的自然語言生成應用程序進行過任何研究，您可能會遇到文章旋轉軟件。 也稱為文章重寫，它是舊的 SEO 策略之一，例如自動反向鏈接，用於不合法（黑帽）目的。

在這篇文章中，我們將了解旋轉軟件的工作原理、它們的用例以及它與自然語言生成 (NLG) 的區別。 我不容忍使用文章微調器的原因有很多，因此請將本文視為公共服務公告。

如何使用文章微調器

了解文章微調器的最佳方法是查看用於營銷這些產品的語言。 以下是一些試圖銷售微調軟件的網站的引述：

• “立即旋轉任何文章的獨特版本。”
• “在幾分鐘內生成數百篇新文章。”
• “大量生產內容。”
• “創建大量內容以幫助更好地對您的網站進行排名。”

有些人甚至試圖通過聲稱他們的軟件是人工智能驅動的來利用人工智能趨勢。 他們使用人工智能術語來描述他們的產品，有時甚至會編造術語。

“模擬自然語言”一定是我最喜歡的假詞。 我不騙你。 有人編造的，但不是我！ 這聽起來很複雜，但沒有任何意義。

根據所使用的語言，您大概可以猜出文章微調器的部署情況類型。 通常，它們用於嚴格為 SEO 目的而創建的低質量網站，同時盡可能降低文章寫作成本。

對於這些類型的博客，創建可讀文本的優先級較低。 相反，他們的目的是創建一個鏈接網絡來提升主要“金錢”網站的排名。

發布高質量的內容不是這項工作的目標。 “獨特的內容”是任何足以通過自動搜索引擎抄襲檢查的內容。

如果您想知道萬維網是否真的需要更多此類內容，答案是否定的！

文章微調器如何工作？

與 NLG 相比，內容微調器是原始的。 他們獲取一段內容並創建一個變體，試圖使其看起來像是一篇獨特的文章。 這是通過用變體替換單詞、短語、句子和偶爾的段落來實現的。

文章旋轉的早期嘗試導致文章無法閱讀。 問題是他們無法識別上下文或詞性。

因此，換人充其量是奇怪的，而且經常是錯誤的。 內容當然不是原創的。

這是使用上一段作為示例的文章微調器的確切輸出。

重複的內容是黃色的。 糟糕的替換被塗成紅色。 可接受的替換為綠色。

因此，67.5% 的旋轉文章是與原始內容沒有變化的重複內容。 七次換人中有六次質量較差，只有一次可以接受。

需要我多說！

劣質衍生內容是文章紡紗的標誌。

儘管一些較新的文章微調器聲稱使用人工智能，但這確實有點牽強。 充其量，他們可能會使用 Google 的自然語言 API 來提取標記和句子，以及用於詞性 (PoS) 標記。 這是自然語言處理 (NLP) 的一部分，但正如我們將看到的，自然語言生成還需要更多。

不管你怎麼看，文章旋轉仍然是一個從原件生成衍生作品的過程。

釋義工具不要釋義

鑑於文章旋轉的負面含義，一些文章旋轉工具將自己標記為釋義工具。 不要被愚弄。 我見過的釋義工具完全以文章微調器的方式運行。

你自己看。

上面的輸出來自一個免費的釋義工具，我使用了與上一節相同的原始文本。 突出顯示的文本表示已被替換的單詞。

我通過 Grammarly 運行了原始版本和釋義版本。 你可以在下面看到結果。

使用這種“釋義”工具會導致清晰度和參與度下降。 這與意譯所要達到的效果完全相反。

自然語言生成如何工作？

與文章重寫不同，自然語言生成不需要原始內容。 它創建全新的內容，而不是重寫現有的文章。

NLG 採用基於規則的方法或依賴於統計語言建模。 這兩種方法都可以利用 NLP 和自然語言理解 (NLU) 技術來提高生成文本的質量。

NLP 使用 (PoS) 標記和實體識別來分析文本，而 NLU 則利用 NLP 和深度學習來創建能夠獲得意義的語義模型。

NLG和文章旋轉軟件的區別

無論文章微調器聲稱有多先進，它們都無法生成文本，只能更改文本。 這種類型的工具需要一個現有的博客文章，它只能從中產生一個衍生品。

他們不創造，他們只是修改。 因此，它不適合希望在不擴展成本和復雜性的情況下擴展內容生產並保持質量的內容營銷人員。

最好的遺憾可能會使用一些有限的自然語言處理來在替換單詞時做出更好的選擇。 但稱其為人工智能有點牽強。

MarketMuse NLG 技術如何運作？

MarketMuse NLG 技術是一個人工智能增強的內容生成平台，其輸出由我們的人工智能驅動的內容簡介構成。

每個草稿都是獨一無二的、原創的，並且不會簡單地提取或修改其他文檔的文本片段。 MarketMuse NLG 技術可以配置為匹配您的作家的風格。 它還可以模仿作者或出版物的風格。

這些內容簡介提供結構和內容MarketMuse NLG 技術輸出包括：

• 包含子標題的完整結構
• 需要包含的相關主題
• 需要解決的問題列表

這與通常給予人類作家工作的內容簡介相同。 相反，我們將其傳遞給 MarketMuse NLG Technology。

這樣想吧。

如果您要分配一個作家不熟悉的主題，他們會首先閱讀該主題。 MarketMuse NLG 技術也不例外。 但它不是研究少量文檔，而是通過網絡分析大量數據。

以下是 MarketMuse NLG 技術針對“胰高血糖素作為非侵入性糖尿病治療”主題的摘錄。

本節主題的副標題是“胰島素和胰高血糖素的作用”。 與此子標題相關的問題和相關主題顯示在右側。 總之，這些有助於確保輸出是相關的和徹底的。

使用 MarketMuse NLG 技術：

• 無需擴展成本即可擴展內容
• 權威地寫任何話題
• 避免 AI 生成文本的常見陷阱
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讓 AI 為您提供強大的初稿，讓您的內容成本可預測且質量始終如一。