現在搜索引擎對文章的質量和原創度要求越來越高,研究發現,出現在網站上的新文章將得到更好的收錄,有了收錄才能有機會獲得更好的排名,今天王澤鵬博客介紹大家一個工具:
本工具的原理是通過對文章進行智能短語切割,而非詞匯切割,對文章進行整體分析,得出哪些詞匯是可以被其他詞匯很正確的替換,舉個例子:
像“吃瓜群眾”這樣的短語,在很多分詞系統中可能會分為“吃瓜”和“群眾”,而這套智能原創工具中,由于機器能夠像人一樣理解“吃瓜群眾”和“鍵盤俠”、“五毛黨”、“網絡噴子”、“杠精”等詞匯意義是相似的,所以工具自動推薦該短語可以被這些詞匯所替換,當然根據上下文我們自己也需要做出判定。
例如像成語“津津有味”,智能算法知道“興致勃勃”、“津津樂道”等詞匯是可以在文中替換的。
例如下面一個段落:“小龍女吳卓林一直生活在跌宕起伏之中,與母親吳綺莉的吵吵鬧鬧更讓吃瓜群眾吃得津津有味,后又被爆與31歲女網紅相戀,驚呆了一群吃瓜群眾。”
經過工具智能算法分析后,工具界面上將會如下文所示:
小龍女吳卓林一直生活在跌宕起伏之中,與母親吳綺莉的吵吵鬧鬧更讓吃瓜群眾吃得津津有味,后又被爆與31歲女網紅相戀,驚呆了一群吃瓜群眾。
藍色文字和橙色文字代表可以點擊顯示智能替換詞語,而藍色和橙色之間有一定區別,橙色代表已經有比較確定的替換詞匯,而藍色標識這個詞匯短語是猜測有哪些可以替換的詞匯。
作為一篇文章我們一般會保留他的主體,例如人物、事件,假如這些替換了整篇文章就是假內容了。
如圖雖然智能算法也知道“吳卓林”是成龍的女人,但是由于文中前面有“小龍女”這個修飾,所以這里替換為“成龍女兒”不符合語法。
按照這種方法,我們不斷的選擇智能算法為我們建議的可替換詞匯,很后那段文字將會變成:
小龍女吳卓林總是家庭生活在起起伏伏當中,與媽媽吳綺莉的磕磕絆絆更讓鍵盤俠吃得興致勃勃,后又被爆與31歲美女網紅同床共枕,嚇尿了成群網絡噴子。
通過這類替換,文字已經區別非常大,我們利用搜索引擎識別的同樣的方法實現了相似度計算,可以在界面頂部看到相似度已經下降到了58.43%,這已經是一個非常低的數值,完全可以認為是兩個不同的文字。
通過上面的整個例子我們看到一些有意思的替換:
跌宕起伏—-起起伏伏
吵吵鬧鬧—-磕磕絆絆
吃瓜群眾—-鍵盤俠
津津有味—-興致勃勃
女網紅—-美女網紅
相戀—-同床共枕

驚呆了—-嚇尿了
吃瓜群眾—-鍵盤俠
大家是不是看出智能算法的強大,有的時候連人類都不一定會有這些聯想,這要歸功于人工智能和大數據,通過對全網100億文章進行智能分析,將中文短語分詞正確率提高到新的高度,同時利用GPU云計算來加快對海量數據的智能總結,能在幾天內從幾十T的大數據中得出類似“驚呆了”和“嚇尿了”這類短語的關聯性數值。
通過該工具,原創度檢測平均可以降到50%-70%左右,通過替換法,這已經是文章原創度修改的極限,這也取決于原文的類型,例如娛樂類因為100億語料中占比很高,所以對娛樂類文章算法將會呈現更好的表現
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