Учитывая негативную коннотацию статьи spinning, некоторые инструменты article spinner позиционируют себя как инструменты парафразирования. Не обманывайтесь. Инструменты парафразирования, которые я видел, работают точно так же, как и article spinner.
Убедитесь сами.
Вывод выше получен с помощью бесплатного инструмента перефразирования, где я использовал тот же исходный текст из предыдущего раздела. Выделенный текст указывает на слова, которые были заменены.
Я прогнал и оригинал, и перефразированную версию через Grammarly ; результат вы можете увидеть ниже.
Использование этого инструмента «перефразирования» приводит к потере ясности и вовлеченности. Это совершенно противоположно тому, чего, как предполагается, достигает перефразирование.
Как работает генерация естественного языка?
В отличие от переписывания статей, генерация естественного языка не требует оригинального контента. Она создает совершенно новый контент вместо переписывания существующих статей.
NLG использует подход, основанный на правилах, или опирается на статистическое моделирование языка. Любой из методов может использовать технологии NLP и понимания естественного языка (NLU) для улучшения качества сгенерированного текста.
NLP анализирует текст с помощью тегов (PoS) и распознавания сущностей, в то время как NLU использует NLP и глубокое обучение для создания семантических моделей, которые выводят ощущение смысла.
Разница между NLG и программным обеспечением для создания статей
Независимо от того, насколько продвинутыми могут быть спиннеры статей, они не могут генерировать текст, а только изменять его. Этот тип инструмента требует существующего поста в блоге, из которого он может создать только производную.
Они не создают, они просто изменяют. Таким образом, это не очень подходит для контент-маркетологов, которые хотят масштабировать производство контента и поддерживать качество без масштабирования затрат и сложности.
Лучшие из этой жалкой кучки могут использовать ограниченную обработку естественного языка , чтобы делать лучший выбор при замене слов. Но назвать это искусственным интеллектом — это натяжка.
Как работает технология MarketMuse NLG?
Технология MarketMuse NLG — это платформа генерации контента с дополненной реальностью на базе искусственного интеллекта, выходные данные которой структурируются с помощью наших кратких обзоров контента на базе искусственного интеллекта.
Технология MarketMuse NLG создает объемный и всеобъемлющий контент, свободный от:
Плагиат
Повторение
Ухудшение качества
Каждый черновик уникален, оригинален и не просто извлекает или изменяет текстовые фрагменты других документов. Технология MarketMuse NLG может быть настроена в соответствии со стилями ваших авторов. Она также может эмулировать стиль автора или публикации.
Эти краткие сведения, которые обеспечивают структуру и содержание выходных данных MarketMuse NLG Technology, включают:
- Полная структура, включая подзаголовки
- Смежные темы, которые необходимо включить
- Список вопросов, которые необходимо решить
Это тот же самый бриф контента, который обычно дается человеку-писателю, с которым он работает. Вместо этого мы передаем его MarketMuse NLG Technology.
Подумайте об этом так.
Если бы вы дали автору незнакомую тему, он бы сначала прочитал о ней. MarketMuse NLG Technology ничем не отличается. Но вместо того, чтобы исследовать горстку документов, он выходит в Интернет, чтобы проанализировать огромные объемы данных.
Ниже представлен отрывок из MarketMuse NLG Technology по теме «Глюкагон как неинвазивное лечение диабета».