Cómo ayuda la PNL en las herramientas de escritura de IA en la redacción de contenidos

La integración de PNL (procesamiento del lenguaje natural) en las herramientas de escritura de IA provocó un cambio de paradigma en la forma en que abordamos la redacción de contenidos. Esta poderosa combinación ha creado una nueva era en la que las herramientas de escritura de IA ya no solo generan texto genérico. En cambio, ahora crean contenido contextualmente significativo que, hasta cierto punto, coincide con el nivel de los humanos.

Cuando se aplican a la redacción de contenidos, las herramientas de inteligencia artificial basadas en PNL aportan una transformación masiva al proceso. Estas herramientas poseen la capacidad de analizar grandes cantidades de datos de texto y también aprender reglas gramaticales, matices lingüísticos e incluso contextos específicos.

En este artículo, nos centraremos en los detalles de la PNL; su definición, su impacto en el análisis de palabras clave y cómo las herramientas de redacción de IA utilizan el poder de la PNL para generar contenido con más eficiencia.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?

Imagínese chatear con una computadora que capta sus chistes y comprende sus demandas. La PNL lo ha hecho posible.

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la inteligencia artificial (IA) y la lingüística computacional que se enfoca en facilitar que las computadoras comprendan, interpreten y generen textos similares a los humanos de una manera significativa y útil. Popularmente, la PNL se considera una puente entre la comunicación humana y la comprensión informática. 

En resumen, esta tecnología permite que las máquinas interactúen y procesen texto o datos de voz de una manera similar a como lo hacen los humanos.

La PNL implica una amplia gama de tareas y aplicaciones, que incluyen:

1. Comprensión del lenguaje
2. Generación de texto similar a la humana
3. Conversión de texto a voz
4. Máquina traductora
5. Desarrollos de chatbots y asistentes virtuales

Cómo la PNL en las herramientas de escritura de IA ayuda a generar mejor contenido

La PNL en herramientas de escritura de IA puede ayudar a generar contenido de alta calidad con comprensión contextual, corrección gramatical, análisis del tono emocional, personalización del contenido, etc.

Además, el PNL (procesamiento del lenguaje natural) desempeña un papel crucial en las herramientas de escritura de IA al permitirles generar mejor contenido a través de diversos mecanismos y técnicas.

👉 Análisis del tono emocional.

Analizar el tono emocional a través de PNL es un proceso que utiliza métodos computacionales para interpretar las emociones expresadas en lenguaje escrito o hablado. Este enfoque multifacético implica varios componentes clave:

• Análisis de los sentimientos: La PNL opera el análisis de sentimientos para medir el sentimiento emocional general de un texto. Esto puede ir desde identificar si el sentimiento es positivo, negativo o neutral. Esta técnica es valiosa para comprender el contexto emocional general de un texto determinado.
• Clasificación de emociones: Los modelos de PNL se pueden entrenar para categorizar el texto en categorías emocionales específicas. Al aprender de los datos anotados, estos modelos pueden etiquetar con precisión el texto con emociones como felicidad, ira, tristeza, miedo, sorpresa, disgusto o anticipación. Este enfoque proporciona una comprensión granular de la composición emocional de un contenido determinado.

👉 Comprensión contextual

Reconocer las emociones requiere considerar el contexto en el que se utiliza el lenguaje. Los modelos avanzados de PNL están diseñados para detectar sarcasmo, ironía y cambios de sentimiento dentro de una conversación o narrativa. Esta conciencia contextual mejora la precisión del análisis del tono emocional.

En general, los modelos de aprendizaje profundo como Texto-DaVinci-003 y los Transformadores Generativos Preentrenados (GPT) son competentes en capturar matices emocionales en el texto. Estos modelos se pueden ajustar en conjuntos de datos de emociones etiquetados para perfeccionar sus capacidades de análisis emocional. Además, las técnicas de PNL son extensibles a varios idiomas, lo que facilita la comprensión emocional transcultural.

👉 Corrección gramatical

Los correctores gramaticales tradicionales se utilizan para generar textos fuera de contexto y, en ocasiones, irrelevantes. Gracias a la tecnología de procesamiento del lenguaje natural, la corrección gramatical es ahora más relevante que antes. La PNL utiliza técnicas computacionales para analizar y corregir errores gramaticales en el texto escrito.

Así es como la PNL ayuda en la corrección gramatical:

• Corrección gramatical contextual: Los modelos avanzados de PNL consideran el contexto circundante para sugerir correcciones que se ajusten al significado deseado.
• Detección de errores: Los modelos de PNL reconocen errores gramaticales comunes, como la concordancia sujeto-verbo, la inconsistencia del tiempo verbal y más.
• Generación de sugerencias: Más allá de la detección de errores, las herramientas basadas en PNL ofrecen sugerencias para corregir errores manteniendo el contexto.
• Sugerencia para hablantes no nativos: Las herramientas de PNL pueden ser especialmente útiles para hablantes no nativos, ayudándoles a escribir con mayor fluidez y precisión.

Es importante señalar que, si bien la PNL ha logrado avances significativos en la corrección gramatical, la revisión manual sigue siendo valiosa para producir texto de alta calidad y sin errores.

👉 Personalización de contenidos

El contenido personalizado siempre es eficaz para conectarse mejor con la audiencia. Personalización en la creación de contenidos a través de PNL es una técnica que facilita el análisis lingüístico avanzado para crear experiencias de usuario personalizadas. Al analizar el comportamiento, los intereses y las interacciones de los usuarios, la PNL ayuda a segmentar audiencias y a entregar contenido personalizado a un segmento específico.

La personalización de contenido con procesamiento del lenguaje natural implica varios pasos que incluyen la recopilación de datos del usuario, la elaboración de perfiles del usuario, la segmentación de la audiencia y la generación de contenido dinámico basado en el segmento de usuarios. 

Sin embargo, si bien aprovechar la PNL para la personalización de contenidos puede ofrecer resultados impresionantes, las consideraciones éticas y la privacidad de los datos deben seguir siendo primordiales. Lograr el equilibrio adecuado entre la personalización y la protección de la información del usuario es crucial para mantener la confianza del usuario y garantizar el uso responsable de la tecnología.

👉 Contenido en varios idiomas.

El procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a generar contenido multilingüe de la siguiente manera: 

• Máquina traductora
• Modelos multilingües

Además, la PNL genera contenido en varios idiomas utilizando métodos como la traducción automática, modelos multilingües, cambio de código, aprendizaje por transferencia, canales de generación de idiomas, incrustaciones multilingües, aumento de datos y sistemas basados en reglas. La edición humana garantiza precisión y naturalidad.

👉 Impacto de la PNL en la calidad general del contenido

En resumen, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) puede desempeñar un papel importante en la mejora de la calidad general del contenido al automatizar y mejorar el proceso de creación, edición y análisis de contenido.

Las herramientas basadas en PNL pueden generar automáticamente contenido de alta calidad, como artículos, publicaciones de blogs, descripciones de productos y más. El análisis de contenido de PNL puede ayudar a determinar qué contenido funciona mejor en términos de participación del usuario, tasas de clics u otras métricas relevantes.

Además, la PNL puede evaluar la legibilidad del contenido y proporcionar sugerencias para hacerlo más comprensible para una audiencia más amplia. Puede recomendar la reestructuración de oraciones, el uso de palabras más simples y ajustes en la longitud de las oraciones.

¿Qué es la extracción de palabras clave de PNL y cómo funciona?

La extracción de palabras clave de PNL es un proceso de identificación y extracción de las palabras o frases más relevantes de un texto.

Puede resultar útil resumir los temas o temas principales de un documento o encontrar las palabras clave que mejor describan el contenido. Estas palabras clave representan el tema principal de un tema o conceptos presentes en el contenido y pueden proporcionar información valiosa sobre su contenido.

La PNL desempeña un papel importante en el análisis de palabras clave al permitir que las computadoras comprendan y extraigan significado del lenguaje humano. El análisis de palabras clave implica identificar palabras clave y frases relevantes que las personas utilizan para buscar información en línea. Las técnicas de PNL pueden ayudar en varios aspectos del análisis de palabras clave:

✅ Extracción de palabras clave: Los algoritmos de PNL pueden extraer automáticamente palabras clave y frases del texto. Estos algoritmos analizan la frecuencia y la importancia de las palabras dentro de un documento o un conjunto de documentos para identificar las palabras clave más relevantes. Esto es útil para fines de SEO (optimización de motores de búsqueda), ya que ayuda a los sitios web a orientar las palabras clave adecuadas para mejorar su clasificación en los motores de búsqueda.

✅ Interpretación contextual: Utilizando PNL, se puede identificar el contexto en el que se utilizan las palabras clave. Esto es crucial porque la misma palabra clave puede tener diferentes significados según el contexto. La PNL ayuda a hacer coincidir estos contextos, lo que hace que el análisis de palabras clave sea más preciso.

✅ Análisis de la intención del usuario: ¿Los usuarios buscan información, productos para comprar, realizar una acción o algo más? Comprender la intención del usuario es crucial para crear contenido relevante y optimizar páginas web. En este contexto, la PNL puede ayudar a determinar la intención detrás del uso de palabras clave.

✅ Análisis de la competencia: La PNL puede ayudar a analizar el contenido de la competencia para identificar las palabras clave a las que se dirigen. Esta información puede guiar su selección de palabras clave y su estrategia de creación de contenido.

✅ Identificación de palabras clave de cola larga: Al identificar palabras clave de cola larga, la PNL puede ayudar a obtener mayores conversiones. Las palabras clave de cola larga son básicamente frases más largas y específicas que los usuarios pueden buscar. Si bien estos pueden tener volúmenes de búsqueda más bajos, a menudo tienen tasas de conversión más altas porque indican una intención más específica.

✅ Variaciones de idioma: La PNL ayuda a identificar variaciones lingüísticas en el uso de palabras clave. Esto es importante para estrategias de SEO globales o multilingües.

✅ Ampliación de consultas: La PNL puede sugerir términos relacionados para ampliar su lista de palabras clave. Esto ayuda a descubrir oportunidades adicionales para orientar la búsqueda a términos de búsqueda relevantes.

✅ Identificación de sinónimos: Las personas pueden usar diferentes palabras o frases para expresar el mismo concepto. La PNL puede reconocer sinónimos y términos relacionados, lo que ayuda a ampliar el alcance de las palabras clave consideradas durante el análisis. Esto garantiza que el análisis capture una gama completa de términos de búsqueda.

En general, la PNL mejora el análisis de palabras clave al proporcionar información más profunda sobre el comportamiento, el sentimiento y la intención del usuario. Permite una comprensión más integral de cómo las personas buscan información y ayuda a adaptar el contenido y las estrategias para satisfacer esas necesidades de manera efectiva.

Análisis de palabras clave con PNL en herramientas de escritura con IA

Cuando se trata de análisis de palabras clave, el uso de PNL en herramientas de escritura de IA puede revolucionar el proceso por completo. El análisis de palabras clave es un aspecto fundamental del procesamiento del lenguaje natural (PLN) cuando se trata de herramientas de escritura de IA.

Las herramientas de redacción de IA y SEO, como GetGenie AI, integran PNL, que brinda soporte de SEO eficiente junto con la generación de contenido. GetGenie utiliza algoritmos para analizar y proporcionar sugerencias de palabras clave de PNL para una mejor optimización de motores de búsqueda (SEO).

Puede utilizar GetGenie AI tanto en WordPress como en Playground. Si tiene un sitio web de WordPress, puede instalar el Complemento GetGenie para WordPress y comienza a generar contenido en WordPress. De lo contrario, puede generar directamente desde el Versión SaaS de GetGenie.

Cómo obtener sugerencias de palabras clave de PNL en GetGenie AI

Encontrará sugerencias de palabras clave de PNL en el asistente del blog. GetGenie AI básicamente proporciona palabras clave de PNL para los blogs que genera en el asistente de blogs.

Para obtener sugerencias de palabras clave de PNL:

• Paso 1: Abra una nueva publicación desde su panel de WordPress.
• Paso 2: Clickea en el ESCRIBE PARA MI botón.
• Paso 3: Entrar a palabra clave principal y habilitar el modo SEO.

Ahora recibirá sugerencias de palabras clave basadas en sus entradas.

En el Competidores pestaña, haga clic en el Obtener datos para obtener el análisis SERP.

Encuentre las palabras clave de PNL en la pestaña de puntuación de contenido

Una vez que haya terminado de generar contenido desde el asistente del blog, verá un medidor de puntuación de SEO. Haga clic en el botón de puntuación SEO. Bajo la Pestaña Puntuación de contenido, encontrará las palabras clave de PNL sugeridas.

Comprender las sugerencias de palabras clave de PNL en GetGenie:

1. Rojo marcado: La palabra clave marcada en rojo indica un uso excesivo de palabras clave. Por ejemplo, la palabra clave “posos de café” debería usarse de 1 a 6 veces en el artículo, pero en su lugar se usó 14 veces.
2. Marcado en amarillo: Indicó que la palabra clave no se ha incluido suficientes veces. Por lo tanto, debe utilizar la palabra clave en su artículo con más frecuencia.
3. Marcado en verde: Cuando la palabra clave se utiliza tantas veces como sea necesario.

En general, la PNL en herramientas de escritura de IA como GetGenie analiza palabras clave y frases en el contenido y proporciona información para una mejor optimización de los motores de búsqueda (SEO). Implica extraer y comprender las palabras clave más relevantes de un texto determinado, haciendo que el contenido sea más reconocible en SERP.

Algoritmos de extracción de palabras clave utilizados por la PNL

Cuando hablamos de técnicas de PNL, nos sumergimos en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo utilizando algoritmos y modelos desarrollados a partir de grandes cantidades de datos lingüísticos. Luego, estos modelos se pueden ajustar para tareas específicas.

Además, la extracción de palabras clave se puede realizar utilizando diferentes métodos y algoritmos. Aquí estamos discutiendo los pocos Algoritmos más utilizados en la extracción de palabras clave de PNL.

✔️ Modelos TF-IDF

Mide la frecuencia con la que se utiliza una palabra o frase en un contenido.

Estos métodos utilizan una medida llamada Término Frecuencia-Frecuencia de documento inversa (TF-IDF) para asignar un peso a cada palabra o frase según la frecuencia con la que aparece en el texto y lo poco común que es en una colección más grande de documentos. Cuanto mayor sea la puntuación TF-IDF, más importante será la palabra o frase. Este método puede filtrar palabras comunes que tienen puntuaciones TF-IDF bajas y resaltar palabras que son específicas del texto.

Hay tres pasos para calcular TF-IDF en un texto. Ellos son:

1. Cálculo de frecuencia de plazo (TF)

La frecuencia del plazo se calcula utilizando la siguiente fórmula:

2. Cálculo de la frecuencia inversa de documentos (IDF)

La frecuencia inversa de documentos se calcula mediante la siguiente fórmula:

3. Calcular la puntuación TF-IDF

Finalmente, la puntuación TF-IDF se calcula con la siguiente ecuación:

✔️ Algoritmo de rango de texto

Un algoritmo utilizado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para el resumen automatizado de texto y la extracción de palabras clave.

TextRank se basa en el algoritmo PageRank, que se desarrolló inicialmente para clasificar páginas web en los resultados de los motores de búsqueda midiendo los enlaces interconectados entre esas páginas web. Por lo tanto, para comprender el algoritmo TextRank debemos comprender los conceptos básicos del algoritmo PageRank. 

El algoritmo PageRank utiliza la siguiente fórmula para la extracción de KW:

Aquí,

• S(Vi)- el peso de la página web/palabra clave i
• D- factor de amortiguación, en caso de que no haya enlaces salientes
• In(Vi)- enlaces entrantes de i, que es un conjunto
• Out(Vj)- enlaces salientes de j, que es un conjunto
• |Out (Vj)- el número de enlaces salientes

Pero cuando se trata del algoritmo TextRank, en lugar de páginas web, el algoritmo TextRank identifica las similitudes entre dos oraciones.

Este método utiliza un algoritmo basado en gráficos para clasificar las palabras o frases en función de sus conexiones y co-ocurrencias en el texto. Las palabras o frases que están más conectadas con otras palabras o frases se consideran palabras clave. Este método puede capturar las relaciones semánticas entre las palabras e identificar frases clave que constan de varias palabras.

El algoritmo funciona de la siguiente manera:

1. Construcción de gráficos: Primero, el texto se divide en oraciones (para resumir) o palabras (para extracción de palabras clave). Cada oración/palabra se convierte en un nodo en el gráfico.
2. Medición de similitud: Luego, se utiliza una métrica de similitud para determinar la fuerza de la relación entre nodos. Para la extracción de palabras clave, podría implicar contar el número de veces que dos palabras aparecen juntas en el texto. Para el resumen basado en oraciones, esto podría implicar medir la similitud del coseno entre las representaciones vectoriales de oraciones.
3. Representación gráfica: Las puntuaciones de similitud se utilizan para crear bordes ponderados entre los nodos del gráfico, lo que refleja la fuerza de sus relaciones.
4. Clasificación: Una vez que el algoritmo converge, los nodos se clasifican según sus puntuaciones. Para la extracción de palabras clave, las palabras mejor clasificadas se eligen como palabras clave.

El algoritmo TextRank es un enfoque simple pero eficaz que se utiliza y adapta ampliamente para el resumen y la extracción de palabras clave en PNL.

✔️ método YAKE

Un método que emplea métodos de aprendizaje automático no supervisados para extraer palabras clave automáticamente.

El enfoque no supervisado significa que YAKE (Yet Another Keyword Extractor) no requiere datos de capacitación ni recursos externos. Puede manejar textos de diferentes tamaños, dominios e idiomas.

El objetivo principal de YAKE es identificar los términos más importantes y relevantes dentro de un documento, ayudando a resumir su contenido y resaltar sus temas principales.

YAKE funciona siguiendo estos pasos:

• Aplicar algunas técnicas de normalización y filtrado para eliminar puntuación, números, palabras vacías, etc.
• Calcule una puntuación para cada palabra en función de su frecuencia, posición, longitud y similitud con otras palabras del texto.
• Combine palabras adyacentes en palabras clave candidatas y calcule una puntuación para cada palabra clave en función de las puntuaciones de sus palabras y la cantidad de palabras que contiene.
• Clasifique las palabras clave según sus puntuaciones y seleccione las mejores como palabras clave finales.

YAKE es un sistema liviano que puede extraer palabras clave de documentos individuales sin depender de diccionarios o corpus. Puede capturar los temas o temas principales de un texto y resaltar las palabras o frases que son específicas del texto.

✔️ RASTRILLO método

RAKE (Extracción automática rápida de palabras clave) es un algoritmo de extracción de palabras clave independiente del dominio en el procesamiento del lenguaje natural.

Es un método de recuperación de información dinámica orientado a documentos individuales que determina frases clave en un cuerpo de texto analizando la frecuencia de aparición de palabras y su coexistencia con otras palabras en el texto. 

Se basa en la idea de que una frase clave es una secuencia de palabras que coexisten con frecuencia y tienen un alto grado de asociación entre sí.

RAKE se basa en tres métricas: 

• Grado de palabra: el grado de palabra es la suma de las co-ocurrencias de una palabra con otras palabras en el texto.  
• Frecuencia de palabras: La frecuencia de palabras es el número de veces que aparece una palabra en el texto.
• La relación entre el grado y la frecuencia: La relación entre el grado y la frecuencia es el grado de la palabra dividido por la frecuencia de la palabra.

RAKE utiliza estas métricas para asignar puntuaciones a las frases clave candidatas y clasificarlas según su relevancia.

Es un algoritmo simple y rápido que se puede aplicar a cualquier dominio o idioma. No requiere datos de entrenamiento ni recursos externos, como diccionarios o corpus. También puede manejar textos ruidosos o informales, como publicaciones en redes sociales o reseñas de productos.

En conclusión

En resumen, la integración del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en las herramientas de escritura de IA ha transformado la creación de contenidos. Esta fusión va más allá de generar texto para crear contenido contextualmente significativo, acercándose a la competencia humana. 

Además, el impacto de la PNL en el análisis de palabras clave es significativo, ya que mejora la precisión de la extracción de palabras clave al considerar el contexto, la intención y los competidores. En este sentido, las herramientas de redacción de IA, como GetGenie, pueden aprovechar la PNL para lograr un SEO eficiente y contenido personalizado. 

Más allá de eso, la PNL también ayuda en la corrección gramatical, el análisis del tono emocional y la generación de contenido multilingüe. El efecto general es una mejor calidad del contenido, lo que convierte a la PNL en una piedra angular del futuro de la creación de contenido.