Como a PNL em ferramentas de redação de IA ajuda na redação de conteúdo

A integração de PNL (Processamento de Linguagem Natural) em ferramentas de escrita de IA fez uma mudança de paradigma na forma como abordamos a escrita de conteúdo. Essa combinação poderosa criou uma nova era em que as ferramentas de escrita de IA não geram mais apenas texto genérico. Em vez disso, agora eles criam conteúdo contextualmente significativo que, até certo ponto, corresponde ao nível dos humanos.

Quando aplicadas à escrita de conteúdo, as ferramentas de IA baseadas em PNL trazem uma grande transformação ao processo. Essas ferramentas possuem a capacidade de analisar grandes quantidades de dados textuais e também aprender regras gramaticais, nuances linguísticas e até mesmo contextos específicos.

Neste artigo, focaremos nos detalhes da PNL; sua definição, seu impacto na análise de palavras-chave e como as ferramentas de escrita de IA utilizam o poder da PNL para gerar conteúdo com mais eficiência.

O que é Processamento de Linguagem Natural (PNL)?

Imagine conversar com um computador que entende suas piadas e entende suas demandas. A PNL tornou isso possível.

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um campo da Inteligência Artificial (IA) e da linguística computacional que se concentra em facilitar os computadores a compreender, interpretar e gerar texto semelhante ao humano de uma forma significativa e útil. Popularmente, a PNL é considerada uma ponte entre a comunicação humana e a compreensão do computador. 

Resumindo, esta tecnologia permite que as máquinas interajam e processem dados de texto ou fala de maneira semelhante ao desempenho dos humanos.

A PNL envolve uma ampla gama de tarefas e aplicações, incluindo:

1. Compreensão da linguagem
2. Geração de texto semelhante ao humano
3. Conversão de texto para fala
4. Maquina de tradução
5. Desenvolvimentos de chatbots e assistentes virtuais

Como a PNL em ferramentas de escrita de IA ajuda a gerar melhor conteúdo

PNL em ferramentas de escrita de IA pode ajudar a gerar conteúdo de alta qualidade com compreensão contextual, correção gramatical, análise de tom emocional, personalização de conteúdo e assim por diante.

Além disso, a PNL (Processamento de Linguagem Natural) desempenha um papel crucial nas ferramentas de escrita de IA, permitindo-lhes gerar melhor conteúdo através de vários mecanismos e técnicas.

👉 Análise do tom emocional

Analisar o tom emocional por meio da PNL é um processo que utiliza métodos computacionais para interpretar emoções expressas na linguagem escrita ou falada. Esta abordagem multifacetada envolve vários componentes principais:

• Análise de sentimentos: A PNL opera análise de sentimento para medir o sentimento emocional geral de um texto. Isso pode variar desde identificar se o sentimento é positivo, negativo ou neutro. Esta técnica é valiosa para compreender o contexto emocional geral de um determinado texto.
• Classificação da emoção: Os modelos de PNL podem ser treinados para categorizar o texto em categorias emocionais específicas. Ao aprender com dados anotados, esses modelos podem rotular com precisão o texto com emoções como felicidade, raiva, tristeza, medo, surpresa, repulsa ou antecipação. Essa abordagem fornece uma compreensão granular da composição emocional de um determinado conteúdo.

👉 Compreensão contextual

Reconhecer as emoções requer considerar o contexto em que a linguagem é usada. Modelos avançados de PNL são projetados para detectar sarcasmo, ironia e mudanças de sentimento em uma conversa ou narrativa. Essa consciência contextual aumenta a precisão da análise do tom emocional.

No geral, modelos de aprendizagem profunda, como Texto-DaVinci-003 e os transformadores generativos pré-treinados (GPT) são proficientes em capturar nuances emocionais no texto. Esses modelos podem ser ajustados em conjuntos de dados emocionais rotulados para refinar suas capacidades de análise emocional. Além disso, as técnicas de PNL são extensíveis a vários idiomas, facilitando a compreensão emocional intercultural.

👉 Correção gramatical

Os verificadores gramaticais tradicionais são usados para gerar textos fora de contexto e, às vezes, irrelevantes. Graças à tecnologia de processamento de linguagem natural, a correção gramatical é agora mais relevante do que antes. A PNL utiliza técnicas computacionais para analisar e corrigir erros gramaticais em textos escritos.

Veja como a PNL ajuda na correção gramatical:

• Correção gramatical contextual: Os modelos avançados de PNL consideram o contexto circundante para sugerir correções que se ajustem ao significado pretendido.
• Detecção de erro: Os modelos de PNL reconhecem erros gramaticais comuns, como concordância sujeito-verbo, inconsistência de tempo verbal e muito mais.
• Geração de sugestões: Além da detecção de erros, as ferramentas baseadas em PNL oferecem sugestões para corrigir erros enquanto mantêm o contexto.
• Sugestão para falantes não nativos: As ferramentas de PNL podem ser especialmente úteis para falantes não nativos, ajudando-os a escrever com mais fluência e precisão.

É importante observar que, embora a PNL tenha feito avanços significativos na correção gramatical, a revisão manual ainda é valiosa para a produção de texto de alta qualidade e sem erros.

👉 Personalização de conteúdo

O conteúdo personalizado é sempre eficaz para se conectar melhor com o público. Personalização na criação de conteúdo por meio da PNL é uma técnica que facilita a análise linguística avançada para criar experiências de usuário personalizadas. Ao analisar o comportamento, os interesses e as interações do usuário, a PNL auxilia na segmentação de públicos e na entrega de conteúdo customizado para um segmento específico.

A personalização de conteúdo com Processamento de Linguagem Natural envolve várias etapas, incluindo coleta de dados do usuário, criação de perfil do usuário, segmentação de público e geração de conteúdo dinâmico com base no segmento de usuário. 

No entanto, embora o aproveitamento da PNL para personalização de conteúdo possa fornecer resultados impressionantes, as considerações éticas e a privacidade dos dados devem permanecer fundamentais. Encontrar o equilíbrio certo entre personalização e proteção das informações do usuário é crucial para manter a confiança do usuário e garantir o uso responsável da tecnologia.

👉 Conteúdo em vários idiomas

O Processamento de Linguagem Natural pode ajudar a gerar conteúdo multilíngue da seguinte maneira: 

• Maquina de tradução
• Modelos multilíngues

Além disso, a PNL gera conteúdo em vários idiomas usando métodos como tradução automática, modelos multilíngues, troca de código, aprendizagem por transferência, pipelines de geração de idiomas, incorporações multilíngues, aumento de dados e sistemas baseados em regras. A edição humana garante precisão e naturalidade.

👉 Impacto da PNL na qualidade geral do conteúdo

Resumindo, o Processamento de Linguagem Natural (PNL) pode desempenhar um papel significativo na melhoria da qualidade geral do conteúdo, automatizando e aprimorando o processo de criação, edição e análise de conteúdo.

Ferramentas baseadas em PNL podem gerar automaticamente conteúdo de alta qualidade, como artigos, postagens em blogs, descrições de produtos e muito mais. A análise de conteúdo da PNL pode ajudar a determinar qual conteúdo tem melhor desempenho em termos de envolvimento do usuário, taxas de cliques ou outras métricas relevantes.

Além disso, a PNL pode avaliar a legibilidade do conteúdo e fornecer sugestões para torná-lo mais compreensível para um público mais amplo. Pode recomendar a reestruturação das frases, o uso de palavras mais simples e ajustes no comprimento das frases.

O que é extração de palavras-chave de PNL e como funciona?

A extração de palavras-chave da PNL é um processo de identificação e extração das palavras ou frases mais relevantes de um texto.

Pode ajudar resumir os principais tópicos ou temas de um documento ou encontrar as palavras-chave que melhor descrevem o conteúdo. Essas palavras-chave representam o tema principal de um tópico, ou conceitos presentes no conteúdo e podem fornecer insights valiosos sobre seu conteúdo.

A PNL desempenha um papel significativo na análise de palavras-chave, permitindo que os computadores compreendam e extraiam significado da linguagem humana. A análise de palavras-chave envolve a identificação de palavras-chave e frases relevantes que as pessoas usam para pesquisar informações online. As técnicas de PNL podem ajudar em vários aspectos da análise de palavras-chave:

✅ Extração de palavras-chave: Os algoritmos de PNL podem extrair automaticamente palavras-chave e frases do texto. Esses algoritmos analisam a frequência e a importância das palavras em um documento ou conjunto de documentos para identificar as palavras-chave mais relevantes. Isso é útil para fins de SEO (Search Engine Optimization), pois ajuda os sites a direcionar as palavras-chave certas para melhorar suas classificações nos mecanismos de pesquisa.

✅ Interpretação contextual: Usando a PNL, pode-se identificar o contexto em que as palavras-chave são usadas. Isto é crucial porque a mesma palavra-chave pode ter significados diferentes dependendo do contexto. A PNL ajuda a combinar esses contextos, tornando a análise de palavras-chave mais precisa.

✅ Análise da intenção do usuário: Os usuários estão procurando informações, produtos para comprar, realizar uma ação ou algo mais? Compreender a intenção do usuário é crucial para criar conteúdo relevante e otimizar páginas da web. Nesse contexto, a PNL pode ajudar a determinar a intenção por trás do uso de palavras-chave.

✅ Análise do concorrente: A PNL pode ajudar na análise do conteúdo dos concorrentes para identificar as palavras-chave que eles almejam. Essas informações podem orientar sua seleção de palavras-chave e estratégia de criação de conteúdo.

✅ Identificação de palavras-chave de cauda longa: Ao identificar palavras-chave de cauda longa, a PNL pode ajudar a obter conversões mais altas. Palavras-chave de cauda longa são basicamente frases mais longas e específicas que os usuários podem pesquisar. Embora possam ter volumes de pesquisa mais baixos, geralmente têm taxas de conversão mais altas porque indicam uma intenção mais específica.

✅ Variações de idioma: A PNL ajuda a identificar variações de idioma no uso de palavras-chave. Isto é importante para estratégias de SEO globais ou multilíngues.

✅ Expansão da consulta: A PNL pode sugerir termos relacionados para expandir sua lista de palavras-chave. Isso ajuda a descobrir oportunidades adicionais para direcionar termos de pesquisa relevantes.

✅ Identificação de sinônimo: As pessoas podem usar palavras ou frases diferentes para expressar o mesmo conceito. A PNL pode reconhecer sinônimos e termos relacionados, ajudando a ampliar o escopo das palavras-chave consideradas durante a análise. Isso garante que a análise capture uma gama abrangente de termos de pesquisa.

No geral, a PNL aprimora a análise de palavras-chave, fornecendo insights mais profundos sobre o comportamento, sentimento e intenção do usuário. Permite uma compreensão mais abrangente de como as pessoas procuram informações e ajuda a adaptar conteúdos e estratégias para atender eficazmente a essas necessidades.

Análise de palavras-chave com PNL em ferramentas de escrita de IA

Quando se trata de análise de palavras-chave, o uso de PNL em ferramentas de escrita de IA pode revolucionar totalmente o processo. A análise de palavras-chave é um aspecto fundamental do Processamento de Linguagem Natural (PNL) quando se trata de ferramentas de escrita de IA.

Ferramentas de escrita de IA e SEO, como GetGenie AI, integram PNL, que fornece suporte eficiente de SEO junto com a geração de conteúdo. GetGenie usa algoritmos para analisar e fornecer sugestões de palavras-chave de PNL para melhor otimização de mecanismos de pesquisa (SEO).

Você pode usar o GetGenie AI tanto no WordPress quanto no Playground. Se você possui um site WordPress, você pode instalar o Plug-in GetGenie para WordPress e comece a gerar conteúdo no WordPress. Caso contrário, você pode gerar diretamente do Versão GetGenie SaaS.

Como obter sugestões de palavras-chave de PNL no GetGenie AI

Você encontrará sugestões de palavras-chave de PNL no assistente do blog. GetGenie AI basicamente fornece palavras-chave de PNL para os blogs que você gera no assistente de blog.

Para obter sugestões de palavras-chave da PNL:

• Passo 1: Abra uma nova postagem no painel do WordPress.
• Passo 2: Clique no ESCREVA PARA MIM botão.
• Etapa 3: Introduzir um palavra-chave primária e habilite o modo SEO.

Agora você receberá sugestões de palavras-chave com base em suas entradas.

No Do concorrente aba, clique no Buscar dados para obter a análise SERP.

Encontre as palavras-chave da PNL na guia de pontuação de conteúdo

Quando terminar de gerar conteúdo a partir do assistente do blog, você verá um medidor de pontuação de SEO. Clique no botão de pontuação de SEO. Debaixo de Guia Pontuação de conteúdo, você encontrará as palavras-chave sugeridas de PNL.

Compreendendo as sugestões de palavras-chave de PNL no GetGenie:

1. Vermelho marcado: A palavra-chave marcada em vermelho indica uso excessivo de palavras-chave. Por exemplo, a palavra-chave “borra de café” deveria ser usada de 1 a 6 vezes no artigo, mas em vez disso foi usada 14 vezes.
2. Amarelo marcado: Indicou que a palavra-chave não foi incluída vezes suficientes. Portanto, você precisa usar a palavra-chave em seu artigo com mais frequência.
3. Verde marcado: Quando a palavra-chave é usada quantas vezes forem necessárias.

No geral, a PNL em ferramentas de escrita de IA como GetGenie analisa palavras-chave e frases no conteúdo e fornece insights para uma melhor otimização de mecanismo de pesquisa (SEO). Envolve extrair e compreender as palavras-chave mais relevantes de um determinado texto, tornando o conteúdo mais detectável na SERP.

Algoritmos de extração de palavras-chave usados pela PNL

Quando falamos sobre técnicas de PNL, estamos mergulhando no aprendizado de máquina e no aprendizado profundo, utilizando algoritmos e modelos desenvolvidos a partir de grandes quantidades de dados de linguagem. Esses modelos podem então ser ajustados para tarefas específicas.

Além disso, a extração de palavras-chave pode ser feita usando diferentes métodos e algoritmos. Aqui estamos discutindo os poucos algoritmos mais usados na extração de palavras-chave de PNL.

✔️ Modelos TF-IDF

Mede a frequência com que uma palavra ou frase é usada em um conteúdo.

Esses métodos usam uma medida chamada Termo Frequência-Frequência Inversa do Documento (TF-IDF) para atribuir um peso a cada palavra ou frase com base na frequência com que ela aparece no texto e na raridade em uma coleção maior de documentos. Quanto maior a pontuação do TF-IDF, mais importante é a palavra ou frase. Este método pode filtrar palavras comuns com pontuações baixas no TF-IDF e destacar palavras específicas do texto.

Existem três etapas para calcular o TF-IDF em um texto. Eles são:

1. Cálculo da frequência do prazo (TF)

A Frequência do Prazo é calculada usando a seguinte fórmula:

2. Cálculo da frequência inversa do documento (IDF)

A frequência inversa do documento é calculada usando a seguinte fórmula:

3. Calculando a pontuação TF-IDF

Finalmente, a pontuação TF-IDF é calculada com a seguinte equação:

✔️ Algoritmo TextRank

Um algoritmo usado em processamento de linguagem natural (PNL) para resumo automatizado de texto e extração de palavras-chave.

TextRank é baseado no algoritmo PageRank, que foi inicialmente desenvolvido para classificar páginas da web nos resultados de mecanismos de pesquisa, medindo links interconectados entre essas páginas da web. Portanto, para entender o algoritmo TextRank, precisamos entender os fundamentos do algoritmo PageRank. 

O algoritmo PageRank usa a seguinte fórmula para extração de KW:

Aqui,

• S(Vi)- o peso da página/palavra-chave i
• D- fator de amortecimento, no caso de não haver links de saída
• In(Vi)- links de entrada de i, que é um conjunto
• Out(Vj)- links de saída de j, que é um conjunto
• |Out (Vj)- o número de links externos

Mas quando se trata do algoritmo TextRank, em vez de páginas da web, o algoritmo TextRank identifica as semelhanças entre duas frases.

Este método usa um algoritmo baseado em gráfico para classificar as palavras ou frases com base em suas conexões e co-ocorrências no texto. As palavras ou frases que estão mais conectadas a outras palavras ou frases são consideradas palavras-chave. Este método pode capturar as relações semânticas entre as palavras e identificar frases-chave que consistem em várias palavras.

O algoritmo funciona da seguinte maneira:

1. Construção do Gráfico: Primeiro, o texto é dividido em frases (para resumo) ou palavras (para extração de palavras-chave). Cada frase/palavra se torna um nó no gráfico.
2. Medição de similaridade: Em seguida, uma métrica de similaridade é usada para determinar a força do relacionamento entre os nós. Para a extração de palavras-chave, pode envolver a contagem do número de vezes que duas palavras aparecem juntas no texto. Para resumo baseado em sentenças, isso pode envolver a medição da similaridade de cossenos entre as representações vetoriais de sentenças.
3. Representação gráfica: As pontuações de similaridade são usadas para criar arestas ponderadas entre nós no gráfico, refletindo a força de seus relacionamentos.
4. Classificação: Uma vez que o algoritmo converge, os nós são classificados de acordo com suas pontuações. Para extração de palavras-chave, as palavras com melhor classificação são escolhidas como palavras-chave.

O algoritmo TextRank é uma abordagem simples, mas eficaz, amplamente utilizada e adaptada para resumo e extração de palavras-chave em PNL.

✔️ Método YAKE

Um método que emprega métodos de aprendizado de máquina não supervisionados para extrair palavras-chave automaticamente.

A abordagem não supervisionada significa que YAKE (Yet Another Keyword Extractor) não requer quaisquer dados de treinamento ou recursos externos. Ele pode lidar com textos de diferentes tamanhos, domínios e idiomas.

O objetivo principal do YAKE é identificar os termos mais importantes e relevantes dentro de um documento, ajudando a resumir seu conteúdo e destacar seus principais temas.

YAKE funciona seguindo estas etapas:

• Aplique algumas técnicas de normalização e filtragem para remover pontuação, números, palavras irrelevantes, etc.
• Calcule uma pontuação para cada palavra com base em sua frequência, posição, comprimento e semelhança com outras palavras no texto.
• Combine palavras adjacentes em palavras-chave candidatas e calcule uma pontuação para cada palavra-chave com base nas pontuações de suas palavras e no número de palavras que ela contém.
• Classifique as palavras-chave por suas pontuações e selecione as principais como palavras-chave finais.

YAKE é um sistema leve que pode extrair palavras-chave de documentos únicos sem depender de dicionários ou corpora. Ele pode capturar os principais tópicos ou temas de um texto e destacar as palavras ou frases específicas do texto.

✔️ ANCINHO método

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) é um algoritmo de extração de palavras-chave independente de domínio em processamento de linguagem natural.

É um método individual de recuperação dinâmica de informações orientado a documentos que determina frases-chave em um corpo de texto, analisando a frequência de aparecimento de palavras e sua coocorrência com outras palavras no texto. 

Baseia-se na ideia de que uma frase-chave é uma sequência de palavras que ocorrem frequentemente e têm um alto grau de associação entre si.

RAKE é baseado em três métricas: 

• Grau da palavra: O grau da palavra é a soma das coocorrências de uma palavra com outras palavras no texto.  
• Frequência das palavras: A frequência das palavras é o número de vezes que uma palavra aparece no texto.
• A proporção entre o grau e a frequência: A proporção entre o grau e a frequência é o grau da palavra dividido pela frequência da palavra.

RAKE usa essas métricas para atribuir pontuações às frases-chave candidatas e classificá-las de acordo com sua relevância.

É um algoritmo simples e rápido que pode ser aplicado a qualquer domínio ou linguagem. Não requer quaisquer dados de treinamento ou recursos externos, como dicionários ou corpora. Ele também pode lidar com textos barulhentos ou informais, como postagens em mídias sociais ou análises de produtos.

Para concluir

Em resumo, a integração do Processamento de Linguagem Natural (PNL) nas ferramentas de escrita de IA transformou a criação de conteúdo. Essa fusão vai além da geração de texto para a elaboração de conteúdo contextualmente significativo, aproximando-se da proficiência humana. 

Além disso, o impacto da PNL na análise de palavras-chave é significativo, melhorando a precisão da extração de palavras-chave ao considerar o contexto, a intenção e os concorrentes. Nesse sentido, ferramentas de escrita de IA, como GetGenie, podem aproveitar a PNL para SEO eficiente e conteúdo personalizado. 

Além disso, a PNL também auxilia na correção gramatical, análise do tom emocional e geração de conteúdo multilíngue. O efeito geral é a melhoria da qualidade do conteúdo, tornando a PNL uma pedra angular no futuro da criação de conteúdo.