Wie NLP in KI-Schreibtools beim Schreiben von Inhalten hilft

Die Integration von NLP (Natural Language Processing) in KI-Schreibwerkzeuge führte zu einem Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wir an das Schreiben von Inhalten herangehen. Diese leistungsstarke Kombination hat eine neue Ära eingeläutet, in der KI-Schreibwerkzeuge nicht mehr nur generischen Text generieren. Stattdessen erstellen sie jetzt kontextbedeutsame Inhalte, die in gewissem Maße dem Niveau des Menschen entsprechen.

Bei der Anwendung auf das Schreiben von Inhalten bewirken NLP-gesteuerte KI-Tools eine massive Transformation des Prozesses. Diese Tools verfügen über die Fähigkeit, große Mengen an Textdaten zu analysieren und auch Grammatikregeln, sprachliche Nuancen und sogar spezifische Kontexte zu lernen.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die Details von NLP; seine Definition, seine Auswirkungen auf die Schlüsselwortanalyse und wie KI-Schreibwerkzeuge die Leistungsfähigkeit von NLP nutzen, um Inhalte effizienter zu generieren.

Was ist Natural Language Processing (NLP)?

Stellen Sie sich vor, Sie chatten mit einem Computer, der Ihre Witze versteht und Ihre Anforderungen versteht. NLP hat es möglich gemacht.

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und Computerlinguistik, der sich darauf konzentriert, Computern dabei zu helfen, menschenähnlichen Text auf sinnvolle und nützliche Weise zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Im Volksmund gilt NLP als Brücke zwischen menschlicher Kommunikation und Computerverständnis. 

Kurz gesagt: Diese Technologie ermöglicht es Maschinen, auf ähnliche Weise wie Menschen zu interagieren und Text- oder Sprachdaten zu verarbeiten.

NLP umfasst ein breites Spektrum an Aufgaben und Anwendungen, darunter:

1. Sprachverständnis
2. Menschenähnliche Textgenerierung
3. Text-zu-Sprache-Konvertierung
4. Maschinenübersetzung
5. Entwicklungen von Chatbots und virtuellen Assistenten

Wie NLP in KI-Schreibtools dabei hilft, bessere Inhalte zu generieren

NLP in KI-Schreibwerkzeugen kann dabei helfen, qualitativ hochwertige Inhalte mit Kontextverständnis, Grammatikkorrektur, Analyse des emotionalen Tons, Inhaltspersonalisierung usw. zu generieren.

Darüber hinaus spielt NLP (Natural Language Processing) eine entscheidende Rolle bei KI-Schreibwerkzeugen, indem es ihnen ermöglicht, durch verschiedene Mechanismen und Techniken bessere Inhalte zu generieren.

👉 Analyse des emotionalen Tons

Die Analyse des emotionalen Tons durch NLP ist ein Prozess, der rechnerische Methoden nutzt, um in geschriebener oder gesprochener Sprache ausgedrückte Emotionen zu interpretieren. Dieser vielschichtige Ansatz umfasst mehrere Schlüsselkomponenten:

• Stimmungsanalyse: NLP betreibt eine Stimmungsanalyse, um die allgemeine emotionale Stimmung eines Textes zu messen. Dies kann von der Feststellung reichen, ob die Stimmung positiv, negativ oder neutral ist. Diese Technik ist wertvoll, um den allgemeinen emotionalen Kontext eines bestimmten Textes zu verstehen.
• Emotionsklassifizierung: NLP-Modelle können trainiert werden, um Texte in bestimmte emotionale Kategorien zu kategorisieren. Durch das Lernen aus annotierten Daten können diese Modelle Texte präzise mit Emotionen wie Glück, Wut, Traurigkeit, Angst, Überraschung, Ekel oder Vorfreude kennzeichnen. Dieser Ansatz ermöglicht ein detailliertes Verständnis der emotionalen Zusammensetzung eines bestimmten Inhalts.

👉 Kontextuelles Verständnis

Um Emotionen zu erkennen, muss man den Kontext berücksichtigen, in dem Sprache verwendet wird. Fortgeschrittene NLP-Modelle sind darauf ausgelegt, Sarkasmus, Ironie und Stimmungsschwankungen innerhalb eines Gesprächs oder einer Erzählung zu erkennen. Dieses Kontextbewusstsein erhöht die Genauigkeit der emotionalen Tonanalyse.

Insgesamt sind Deep-Learning-Modelle wie z Text-DaVinci-003 und Generative Pre-Trained Transformers (GPT) beherrschen die Erfassung emotionaler Nuancen in Texten. Diese Modelle können anhand gekennzeichneter Emotionsdatensätze verfeinert werden, um ihre emotionalen Analysefunktionen zu verfeinern. Darüber hinaus sind NLP-Techniken auf verschiedene Sprachen erweiterbar und erleichtern so das interkulturelle emotionale Verständnis.

👉 Grammatikkorrektur

Herkömmliche Grammatikprüfprogramme werden verwendet, um manchmal kontextfremde und irrelevante Daten zu generieren. Dank der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache ist die Grammatikkorrektur heute relevanter als je zuvor. NLP nutzt Computertechniken, um grammatikalische Fehler in geschriebenen Texten zu analysieren und zu korrigieren.

So hilft NLP bei der Grammatikkorrektur:

• Kontextbezogene Grammatikkorrektur: Fortgeschrittene NLP-Modelle berücksichtigen den Umgebungskontext, um Korrekturen vorzuschlagen, die der beabsichtigten Bedeutung entsprechen.
• Fehlererkennung: NLP-Modelle erkennen häufige grammatikalische Fehler wie Subjekt-Verb-Übereinstimmung, Inkonsistenz der Verbform und mehr.
• Vorschlagsgenerierung: Über die Fehlererkennung hinaus bieten NLP-gestützte Tools Vorschläge zur Fehlerkorrektur unter Beibehaltung des Kontexts.
• Vorschlag für Nicht-Muttersprachler: NLP-Tools können besonders für Nicht-Muttersprachler nützlich sein und ihnen dabei helfen, flüssiger und genauer zu schreiben.

Es ist wichtig zu beachten, dass NLP zwar erhebliche Fortschritte bei der Grammatikkorrektur gemacht hat, das manuelle Korrekturlesen jedoch immer noch wertvoll für die Erstellung hochwertiger, fehlerfreier Texte ist.

👉 Personalisierung von Inhalten

Personalisierte Inhalte sind immer effektiv, um eine bessere Verbindung zum Publikum herzustellen. Personalisierung bei der Inhaltserstellung durch NLP ist eine Technik, die fortgeschrittene linguistische Analysen ermöglicht, um individuelle Benutzererlebnisse zu schaffen. Durch die Analyse von Benutzerverhalten, Interessen und Interaktionen hilft NLP bei der Segmentierung von Zielgruppen und der Bereitstellung maßgeschneiderter Inhalte für ein bestimmtes Segment.

Die Inhaltspersonalisierung mit Natural Language Processing umfasst mehrere Schritte, darunter die Erfassung von Benutzerdaten, die Erstellung von Benutzerprofilen, die Segmentierung der Zielgruppe und die Generierung dynamischer Inhalte basierend auf dem Benutzersegment. 

Auch wenn der Einsatz von NLP zur Personalisierung von Inhalten beeindruckende Ergebnisse liefern kann, müssen ethische Überlegungen und der Datenschutz weiterhin an erster Stelle stehen. Das richtige Gleichgewicht zwischen Personalisierung und Schutz der Benutzerinformationen ist entscheidend, um das Vertrauen der Benutzer aufrechtzuerhalten und den verantwortungsvollen Umgang mit Technologie sicherzustellen.

👉 Inhalte in mehreren Sprachen

Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann auf folgende Weise dabei helfen, mehrsprachige Inhalte zu generieren: 

• Maschinenübersetzung
• Mehrsprachige Modelle

Darüber hinaus generiert NLP Inhalte in mehreren Sprachen mithilfe von Methoden wie maschineller Übersetzung, mehrsprachigen Modellen, Code-Switching, Transferlernen, Sprachgenerierungspipelines, sprachübergreifenden Einbettungen, Datenerweiterung und regelbasierten Systemen. Die menschliche Bearbeitung sorgt für Genauigkeit und Natürlichkeit.

👉 Einfluss von NLP auf die allgemeine Inhaltsqualität

Kurz gesagt, kann die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Gesamtinhaltsqualität spielen, indem der Prozess der Inhaltserstellung, -bearbeitung und -analyse automatisiert und verbessert wird.

NLP-gestützte Tools können automatisch hochwertige Inhalte wie Artikel, Blogbeiträge, Produktbeschreibungen und mehr generieren. Die NLP-Inhaltsanalyse kann dabei helfen, festzustellen, welche Inhalte im Hinblick auf Benutzerengagement, Klickraten oder andere relevante Kennzahlen besser abschneiden.

Darüber hinaus kann NLP die Lesbarkeit von Inhalten beurteilen und Vorschläge machen, um diese für ein breiteres Publikum verständlicher zu machen. Es kann Satzumstrukturierungen, die Verwendung einfacherer Wörter und Anpassungen der Satzlänge empfehlen.

Was ist NLP-Schlüsselwortextraktion und wie funktioniert sie?

Bei der NLP-Schlüsselwortextraktion handelt es sich um einen Prozess zur Identifizierung und Extraktion der relevantesten Wörter oder Phrasen aus einem Text.

Es kann hilfreich sein, die Hauptthemen eines Dokuments zusammenzufassen oder die Schlüsselwörter zu finden, die den Inhalt am besten beschreiben. Diese Schlüsselwörter stellen das Hauptthema eines Themas oder im Inhalt vorhandene Konzepte dar und können wertvolle Einblicke in den Inhalt liefern.

NLP spielt eine wichtige Rolle bei der Schlüsselwortanalyse, indem es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen und deren Bedeutung zu extrahieren. Bei der Schlüsselwortanalyse geht es darum, relevante Schlüsselwörter und Phrasen zu identifizieren, mit denen Menschen online nach Informationen suchen. NLP-Techniken können bei verschiedenen Aspekten der Keyword-Analyse hilfreich sein:

✅ Schlüsselwortextraktion: NLP-Algorithmen können Schlüsselwörter und Phrasen automatisch aus Texten extrahieren. Diese Algorithmen analysieren die Häufigkeit und Bedeutung von Wörtern in einem Dokument oder einer Reihe von Dokumenten, um die relevantesten Schlüsselwörter zu identifizieren. Dies ist für SEO-Zwecke (Suchmaschinenoptimierung) hilfreich, da es Websites hilft, die richtigen Schlüsselwörter auszuwählen, um ihr Suchmaschinenranking zu verbessern.

✅ Kontextuelle Interpretation: Mithilfe von NLP kann der Kontext identifiziert werden, in dem Schlüsselwörter verwendet werden. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da dasselbe Schlüsselwort je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben kann. NLP hilft dabei, diese Kontexte abzugleichen und so die Schlüsselwortanalyse genauer zu machen.

✅ Analyse der Benutzerabsicht: Suchen Benutzer nach Informationen, Produkten zum Kauf, einer Aktion oder etwas anderem? Das Verständnis der Benutzerabsicht ist entscheidend für die Erstellung relevanter Inhalte und die Optimierung von Webseiten. In diesem Zusammenhang kann NLP dabei helfen, die Absicht hinter der Verwendung von Schlüsselwörtern zu ermitteln.

✅ Wettbewerbsanalyse: NLP kann bei der Analyse der Inhalte von Wettbewerbern helfen, um die Keywords zu identifizieren, auf die sie abzielen. Diese Informationen können Ihnen als Leitfaden für Ihre Keyword-Auswahl und Strategie zur Inhaltserstellung dienen.

✅ Identifizierung von Long-Tail-Keywords: Durch die Identifizierung von Long-Tail-Keywords kann NLP dabei helfen, höhere Conversions zu erzielen. Long-Tail-Keywords sind grundsätzlich längere und spezifischere Phrasen, nach denen Benutzer suchen könnten. Während diese möglicherweise ein geringeres Suchvolumen aufweisen, weisen sie häufig höhere Conversion-Raten auf, da sie auf eine spezifischere Absicht hinweisen.

✅ Sprachvarianten: NLP hilft bei der Identifizierung von Sprachvariationen bei der Verwendung von Schlüsselwörtern. Dies ist wichtig für globale oder mehrsprachige SEO-Strategien.

✅ Abfrageerweiterung: NLP kann verwandte Begriffe vorschlagen, um Ihre Schlüsselwortliste zu erweitern. Dies hilft dabei, zusätzliche Möglichkeiten für die gezielte Ansprache relevanter Suchbegriffe aufzudecken.

✅ Synonymidentifikation: Menschen können unterschiedliche Wörter oder Ausdrücke verwenden, um dasselbe Konzept auszudrücken. NLP kann Synonyme und verwandte Begriffe erkennen und so dazu beitragen, den Umfang der bei der Analyse berücksichtigten Schlüsselwörter zu erweitern. Dadurch wird sichergestellt, dass die Analyse ein umfassendes Spektrum an Suchbegriffen erfasst.

Insgesamt verbessert NLP die Keyword-Analyse, indem es tiefere Einblicke in das Benutzerverhalten, die Stimmung und die Absichten liefert. Es ermöglicht ein umfassenderes Verständnis darüber, wie Menschen nach Informationen suchen, und hilft bei der Anpassung von Inhalten und Strategien, um diese Bedürfnisse effektiv zu erfüllen.

Schlüsselwortanalyse mit NLP in KI-Schreibtools

Wenn es um die Schlüsselwortanalyse geht, kann der Einsatz von NLP in KI-Schreibtools den Prozess insgesamt revolutionieren. Die Schlüsselwortanalyse ist ein grundlegender Aspekt der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wenn es um KI-Schreibwerkzeuge geht.

KI-Schreib- und SEO-Tools wie GetGenie AI integrieren NLP, was neben der Inhaltsgenerierung auch effiziente SEO-Unterstützung bietet. GetGenie verwendet Algorithmen, um NLP-Keyword-Vorschläge für eine bessere Suchmaschinenoptimierung (SEO) zu analysieren und bereitzustellen.

Sie können GetGenie AI sowohl in WordPress als auch in Playground verwenden. Wenn Sie eine WordPress-Website haben, können Sie diese installieren GetGenie WordPress-Plugin und beginnen Sie mit der Generierung von Inhalten in WordPress. Andernfalls können Sie direkt daraus generieren GetGenie SaaS-Version.

So erhalten Sie NLP-Keyword-Vorschläge in GetGenie AI

Im Blog-Assistenten finden Sie NLP-Schlüsselwortvorschläge. GetGenie AI stellt grundsätzlich NLP-Schlüsselwörter für die Blogs bereit, die Sie im Blog-Assistenten generieren.

So erhalten Sie die NLP-Schlüsselwortvorschläge:

• Schritt 1: Öffnen Sie einen neuen Beitrag in Ihrem WordPress-Dashboard.
• Schritt 2: Klick auf das SCHREIB FÜR MICH Taste.
• Schritt 3: Geben Sie ein primäres Schlüsselwort Und Aktivieren Sie den SEO-Modus.

Jetzt erhalten Sie Keyword-Vorschläge basierend auf Ihren Eingaben.

Im Konkurrenten Klicken Sie auf die Registerkarte Daten abrufen um die SERP-Analyse zu erhalten.

Suchen Sie die NLP-Schlüsselwörter auf der Registerkarte „Inhaltsbewertung“.

Sobald Sie mit der Erstellung von Inhalten über den Blog-Assistenten fertig sind, wird eine SEO-Score-Anzeige angezeigt. Klicken Sie auf die Schaltfläche „SEO-Score“.. Unter dem Registerkarte „Inhaltsbewertung“.finden Sie die vorgeschlagenen NLP-Schlüsselwörter.

NLP-Keyword-Vorschläge in GetGenie verstehen:

1. Rot markiert: Das rot markierte Schlüsselwort weist auf eine übermäßige Verwendung von Schlüsselwörtern hin. Beispielsweise sollte das Schlüsselwort „Kaffeesatz“ 1–6 Mal im Artikel verwendet werden, es wurde jedoch stattdessen 14 Mal verwendet.
2. Gelb markiert: Es zeigte an, dass das Schlüsselwort nicht oft genug enthalten war. Daher müssen Sie das Schlüsselwort in Ihrem Artikel häufiger verwenden.
3. Grün markiert: Wenn das Schlüsselwort genauso oft verwendet wird, wie es erforderlich ist.

Insgesamt analysiert NLP in KI-Schreibtools wie GetGenie Schlüsselwörter und Phrasen im Inhalt und liefert Erkenntnisse für eine bessere Suchmaschinenoptimierung (SEO). Dabei geht es darum, die relevantesten Schlüsselwörter in einem bestimmten Text zu extrahieren und zu verstehen, um den Inhalt auf SERP besser auffindbar zu machen.

Von NLP verwendete Algorithmen zur Schlüsselwortextraktion

Wenn wir über NLP-Techniken sprechen, beschäftigen wir uns mit maschinellem Lernen und Deep Learning unter Verwendung von Algorithmen und Modellen, die aus riesigen Mengen an Sprachdaten entwickelt wurden. Diese Modelle können dann für bestimmte Aufgaben feinabgestimmt werden.

Darüber hinaus kann die Schlüsselwortextraktion mit verschiedenen Methoden und Algorithmen erfolgen. Hier diskutieren wir die wenigen Am häufigsten verwendete Algorithmen bei der NLP-Schlüsselwortextraktion.

✔️ TF-IDF-Modelle

Misst, wie häufig ein Wort oder eine Phrase in einem Inhalt verwendet wird.

Diese Methoden verwenden eine Kennzahl namens Termhäufigkeit-inverse Dokumenthäufigkeit (TF-IDF), um jedem Wort oder jeder Phrase eine Gewichtung zuzuweisen, basierend darauf, wie oft es im Text vorkommt und wie selten es in einer größeren Sammlung von Dokumenten vorkommt. Je höher der TF-IDF-Score, desto wichtiger ist das Wort oder die Phrase. Diese Methode kann häufig vorkommende Wörter mit niedrigen TF-IDF-Werten herausfiltern und Wörter hervorheben, die für den Text spezifisch sind.

Die Berechnung von TF-IDF in einem Text erfolgt in drei Schritten. Sie sind:

1. Berechnung der Termfrequenz (TF).

Die Laufzeithäufigkeit wird nach folgender Formel berechnet:

2. Berechnung der inversen Dokumentenhäufigkeit (IDF).

Die inverse Dokumenthäufigkeit wird anhand der folgenden Formel berechnet:

3. Berechnen des TF-IDF-Scores

Schließlich wird der TF-IDF-Score mit der folgenden Gleichung berechnet:

✔️ TextRank-Algorithmus

Ein Algorithmus, der in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur automatisierten Textzusammenfassung und Schlüsselwortextraktion verwendet wird.

TextRank basiert auf dem PageRank-Algorithmus, der ursprünglich für die Einstufung von Webseiten in Suchmaschinenergebnissen entwickelt wurde, indem die miteinander verbundenen Links zwischen diesen Webseiten gemessen werden. Um den TextRank-Algorithmus zu verstehen, müssen wir daher die Grundlagen des PageRank-Algorithmus verstehen. 

Der PageRank-Algorithmus verwendet die folgende Formel für die KW-Extraktion:

Hier,

• S(Vi) – das Gewicht der Webseite/des Schlüsselworts i
• D – Dämpfungsfaktor, falls keine ausgehenden Verbindungen vorhanden sind
• In(Vi) – eingehende Links von i, das eine Menge ist
• Out(Vj) – ausgehende Links von j, das eine Menge ist
• |Out (Vj) – die Anzahl der ausgehenden Links

Wenn es jedoch um den TextRank-Algorithmus geht, identifiziert der TextRank-Algorithmus anstelle von Webseiten die Ähnlichkeiten zwischen zwei Sätzen.

Diese Methode verwendet a Graphbasierter Algorithmus, um die Wörter oder Phrasen anhand ihrer Verbindungen zu ordnen und Koexistenzen im Text. Die Wörter oder Phrasen, die stärker mit anderen Wörtern oder Phrasen verbunden sind, werden als Schlüsselwörter betrachtet. Mit dieser Methode können die semantischen Beziehungen zwischen den Wörtern erfasst und Schlüsselphrasen identifiziert werden, die aus mehreren Wörtern bestehen.

Der Algorithmus funktioniert wie folgt:

1. Diagrammkonstruktion: Zunächst wird der Text in Sätze (zur Zusammenfassung) oder Wörter (zur Schlüsselwortextraktion) aufgeteilt. Jeder Satz/jedes Wort wird zu einem Knoten im Diagramm.
2. Ähnlichkeitsmessung: Anschließend wird eine Ähnlichkeitsmetrik verwendet, um die Stärke der Beziehung zwischen Knoten zu bestimmen. Bei der Schlüsselwortextraktion könnte es darum gehen, zu zählen, wie oft zwei Wörter zusammen im Text vorkommen. Bei einer satzbasierten Zusammenfassung könnte dies die Messung der Kosinusähnlichkeit zwischen den Vektordarstellungen von Sätzen umfassen.
3. Diagrammdarstellung: Die Ähnlichkeitswerte werden verwendet, um gewichtete Kanten zwischen Knoten im Diagramm zu erstellen, die die Stärke ihrer Beziehungen widerspiegeln.
4. Rangfolge: Sobald der Algorithmus konvergiert, werden die Knoten entsprechend ihrer Punktzahl eingestuft. Für die Schlüsselwortextraktion werden die Wörter mit dem höchsten Rang als Schlüsselwörter ausgewählt.

Der TextRank-Algorithmus ist ein einfacher, aber effektiver Ansatz, der häufig für die Zusammenfassung und Schlüsselwortextraktion im NLP verwendet und angepasst wird.

✔️ YAKE-Methode

Eine Methode, die unbeaufsichtigte Methoden des maschinellen Lernens verwendet, um Schlüsselwörter automatisch zu extrahieren.

Durch den unbeaufsichtigten Ansatz benötigt YAKE (Yet Another Keyword Extractor) keine Trainingsdaten oder externen Ressourcen. Es kann Texte unterschiedlicher Größe, Domäne und Sprache verarbeiten.

Der Hauptzweck von YAKE besteht darin, die wichtigsten und relevantesten Begriffe in einem Dokument zu identifizieren und dabei zu helfen, seinen Inhalt zusammenzufassen und seine Hauptthemen hervorzuheben.

YAKE funktioniert, indem es die folgenden Schritte befolgt:

• Wenden Sie einige Normalisierungs- und Filtertechniken an, um Satzzeichen, Zahlen, Stoppwörter usw. zu entfernen.
• Berechnen Sie eine Punktzahl für jedes Wort basierend auf seiner Häufigkeit, Position, Länge und Ähnlichkeit mit anderen Wörtern im Text.
• Kombinieren Sie benachbarte Wörter zu Kandidatenschlüsselwörtern und berechnen Sie eine Bewertung für jedes Schlüsselwort basierend auf der Bewertung seiner Wörter und der Anzahl der darin enthaltenen Wörter.
• Ordnen Sie die Keywords nach ihrer Punktzahl und wählen Sie die Top-Keywords als endgültige Keywords aus.

YAKE ist ein leichtgewichtiges System, das Schlüsselwörter aus einzelnen Dokumenten extrahieren kann, ohne auf Wörterbücher oder Korpora angewiesen zu sein. Es kann die Hauptthemen oder Themen eines Textes erfassen und die Wörter oder Phrasen hervorheben, die für den Text spezifisch sind.

✔️ RECHEN Methode

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) ist ein domänenunabhängiger Schlüsselwortextraktionsalgorithmus in der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Dabei handelt es sich um eine auf Einzeldokumenten basierende dynamische Informationsabrufmethode, die Schlüsselphrasen in einem Textkörper bestimmt, indem sie die Häufigkeit des Auftretens von Wörtern und ihr gleichzeitiges Vorkommen mit anderen Wörtern im Text analysiert. 

Es basiert auf der Idee, dass eine Schlüsselphrase eine Folge von Wörtern ist, die häufig gleichzeitig vorkommen und einen hohen Grad an Assoziation miteinander aufweisen.

RAKE basiert auf drei Metriken: 

• Wortgrad: Der Wortgrad ist die Summe des gemeinsamen Vorkommens eines Wortes mit anderen Wörtern im Text.  
• Worthäufigkeit: Die Worthäufigkeit gibt an, wie oft ein Wort im Text vorkommt.
• Das Verhältnis von Grad zu Häufigkeit: Das Verhältnis von Grad zu Häufigkeit ist der Wortgrad dividiert durch die Worthäufigkeit.

RAKE verwendet diese Metriken, um Kandidaten-Schlüsselphrasen Punkte zuzuweisen und sie nach ihrer Relevanz zu ordnen.

Es handelt sich um einen einfachen und schnellen Algorithmus, der auf jede Domäne oder Sprache angewendet werden kann. Es sind keine Trainingsdaten oder externen Ressourcen wie Wörterbücher oder Korpora erforderlich. Es kann auch laute oder informelle Texte wie Social-Media-Beiträge oder Produktbewertungen verarbeiten.

Abschließend

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in KI-Schreibwerkzeuge die Erstellung von Inhalten verändert hat. Diese Fusion geht über das Generieren von Text hinaus bis hin zur Erstellung kontextuell bedeutungsvoller Inhalte und nähert sich menschlichen Fähigkeiten an. 

Darüber hinaus hat NLP einen erheblichen Einfluss auf die Schlüsselwortanalyse und verbessert die Genauigkeit der Schlüsselwortextraktion durch Berücksichtigung von Kontext, Absicht und Wettbewerbern. In dieser Hinsicht können KI-Schreibtools wie GetGenie NLP für effizientes SEO und personalisierte Inhalte nutzen. 

Darüber hinaus hilft NLP auch bei der Grammatikkorrektur, der Analyse emotionaler Töne und der Erstellung mehrsprachiger Inhalte. Der Gesamteffekt ist eine verbesserte Inhaltsqualität, was NLP zu einem Eckpfeiler für die Zukunft der Inhaltserstellung macht.