Hur NLP i AI-skrivverktyg hjälper till att skriva innehåll

Integrationen av NLP (Natural Language Processing) i AI-skrivverktyg gjorde ett paradigmskifte i hur vi närmar oss innehållsskrivande. Denna kraftfulla kombination har skapat en ny era där AI-skrivverktyg inte längre bara genererar generisk text. Istället skapar de nu kontextuellt meningsfullt innehåll som till viss del matchar nivån på människor.

När de tillämpas på innehållsskrivande ger NLP-drivna AI-verktyg en massiv transformation till processen. Dessa verktyg har kapacitet att analysera stora mängder textdata och även lära sig grammatikregler, språkliga nyanser och till och med specifika sammanhang.

I den här artikeln kommer vi att fokusera på detaljerna i NLP; dess definition, dess inverkan på sökordsanalys och hur AI-skrivverktyg använder kraften i NLP för att generera innehåll med mer effektivitet.

Vad är Natural Language Processing (NLP)?

Föreställ dig att chatta med en dator som förstår dina skämt och förstår dina krav. NLP har gjort det möjligt.

Natural Language Processing (NLP) är ett område inom artificiell intelligens (AI) och beräkningslingvistik som fokuserar på att underlätta för datorer att förstå, tolka och generera människoliknande text på ett meningsfullt och användbart sätt. Populärt sett anses NLP vara en brygga mellan mänsklig kommunikation och datorförståelse. 

Kort sagt, denna teknik tillåter maskiner att interagera och bearbeta text- eller taldata på ett sätt som liknar hur människor presterar.

NLP involverar ett brett utbud av uppgifter och tillämpningar, inklusive:

1. Språkförståelse
2. Människolik textgenerering
3. Text-till-tal-konvertering
4. Maskinöversättning
5. Utveckling av chatbots och virtuella assistenter

Hur NLP i AI-skrivverktyg hjälper till att generera bättre innehåll

NLP i AI-skrivverktyg kan hjälpa till att generera högkvalitativt innehåll med kontextuell förståelse, grammatikkorrigering, analys av känslomässig ton, innehållsanpassning och så vidare.

Dessutom spelar NLP (Natural Language Processing) en avgörande roll i AI-skrivverktyg genom att göra det möjligt för dem att generera bättre innehåll genom olika mekanismer och tekniker.

👉 Analys av känslomässig ton

Att analysera känslomässig ton genom NLP är en process som använder beräkningsmetoder för att tolka känslor uttryckta i skrift eller talat språk. Detta mångfacetterade tillvägagångssätt innefattar flera nyckelkomponenter:

• Sentimentanalys: NLP driver sentimentanalys för att mäta det övergripande känslomässiga sentimentet i en text. Detta kan sträcka sig från att identifiera om känslan är positiv, negativ eller neutral. Denna teknik är värdefull för att förstå det allmänna känslomässiga sammanhanget för en given text.
• Känsloklassificering: NLP-modeller kan tränas för att kategorisera text i specifika känslomässiga kategorier. Genom att lära sig av kommenterade data kan dessa modeller korrekt märka text med känslor som glädje, ilska, sorg, rädsla, överraskning, avsky eller förväntan. Detta tillvägagångssätt ger en detaljerad förståelse av den känslomässiga sammansättningen av ett visst innehåll.

👉 Kontextuell förståelse

Att känna igen känslor kräver att man överväger det sammanhang i vilket språket används. Avancerade NLP-modeller är designade för att upptäcka sarkasm, ironi och förändringar i sentiment i en konversation eller berättelse. Denna kontextuella medvetenhet förbättrar noggrannheten i känslomässig tonanalys.

Överlag djupinlärningsmodeller som t.ex Text-DaVinci-003 och Generative Pre-trained Transformers (GPT) är skickliga på att fånga känslomässiga nyanser i text. Dessa modeller kan finjusteras på märkta känslodatauppsättningar för att förfina sina emotionella analysmöjligheter. Dessutom kan NLP-tekniker utökas till olika språk, vilket underlättar tvärkulturell känslomässig förståelse.

👉 Grammatikkorrigering

Traditionella grammatikkontroller används för att generera out-of-context och ibland irrelevanta. Tack vare naturlig språkbehandlingsteknik är grammatikkorrigering nu mer relevant än tidigare. NLP använder beräkningstekniker för att analysera och korrigera grammatiska fel i skriven text.

Så här hjälper NLP till grammatikkorrigering:

• Kontextuell grammatikkorrigering: Avancerade NLP-modeller överväger omgivande kontext för att föreslå korrigeringar som passar den avsedda innebörden.
• Felidentifiering: NLP-modeller känner igen vanliga grammatiska fel som överensstämmelse mellan ämne och verb, inkonsekvens av verbspänning och mer.
• Generering av förslag: Utöver feldetektering erbjuder NLP-drivna verktyg förslag för att korrigera fel samtidigt som sammanhanget bibehålls.
• Förslag för icke-modersmålstalare: NLP-verktyg kan vara särskilt användbara för icke-modersmålstalare, vilket hjälper dem att skriva mer flytande och exakt.

Det är viktigt att notera att även om NLP har gjort betydande framsteg inom grammatikkorrigering, är manuell korrekturläsning fortfarande värdefull för att producera högkvalitativ, felfri text.

👉 Innehållsanpassning

Personligt innehåll är alltid effektivt för att nå publiken bättre. Personalisering vid skapande av innehåll genom NLP är en teknik som underlättar avancerad språklig analys för att skapa skräddarsydda användarupplevelser. Genom att analysera användarbeteende, intressen och interaktioner hjälper NLP segmenteringen av målgrupper och leveransen av anpassat innehåll till ett specifikt segment.

Innehållsanpassning med Natural Language Processing involverar flera steg, inklusive insamling av användardata, användarprofilering, segmentering av publik och generering av dynamiskt innehåll baserat på användarsegment. 

Men samtidigt som användning av NLP för innehållsanpassning kan ge imponerande resultat, måste etiska överväganden och datasekretess förbli av största vikt. Att hitta rätt balans mellan personalisering och att skydda användarinformation är avgörande för att upprätthålla användarnas förtroende och säkerställa en ansvarsfull användning av tekniken.

👉 Innehåll på flera språk

Natural Language Processing kan hjälpa till att generera flerspråkigt innehåll på följande sätt: 

• Maskinöversättning
• Flerspråkiga modeller

Dessutom genererar NLP innehåll på flera språk med hjälp av metoder som maskinöversättning, flerspråkiga modeller, kodväxling, överföringsinlärning, språkgenereringspipelines, tvärspråkiga inbäddningar, dataökning och regelbaserade system. Mänsklig redigering säkerställer noggrannhet och naturlighet.

👉 Inverkan av NLP på den övergripande innehållskvaliteten

Kort sagt, naturlig språkbehandling (NLP) kan spela en viktig roll för att förbättra den övergripande innehållskvaliteten genom att automatisera och förbättra processen för att skapa, redigera och analysera innehåll.

NLP-drivna verktyg kan automatiskt generera högkvalitativt innehåll, såsom artiklar, blogginlägg, produktbeskrivningar och mer. NLP-innehållsanalys kan hjälpa till att avgöra vilket innehåll som presterar bättre när det gäller användarengagemang, klickfrekvenser eller andra relevanta mätvärden.

Dessutom kan NLP bedöma innehållets läsbarhet och ge förslag för att göra det mer begripligt för en bredare publik. Det kan rekommendera meningsomstrukturering, användning av enklare ord och justeringar av meningslängd.

Vad är NLP-sökordsextraktion och hur fungerar det?

NLP-sökordsextraktion är en process för att identifiera och extrahera de mest relevanta orden eller fraserna från en text.

Det kan hjälpa att sammanfatta huvudämnena eller teman i ett dokument eller att hitta de nyckelord som bäst beskriver innehållet. Dessa nyckelord representerar huvudtemat för ett ämne, eller begrepp som finns i innehållet och kan ge värdefulla insikter om dess innehåll.

NLP spelar en viktig roll i sökordsanalys genom att göra det möjligt för datorer att förstå och utvinna mening ur mänskligt språk. Sökordsanalys innebär att identifiera relevanta nyckelord och fraser som människor använder för att söka information på nätet. NLP-tekniker kan hjälpa till i olika aspekter av sökordsanalys:

✅ Sökordsextraktion: NLP-algoritmer kan automatiskt extrahera nyckelord och fraser från text. Dessa algoritmer analyserar frekvensen och betydelsen av ord i ett dokument eller en uppsättning dokument för att identifiera de mest relevanta nyckelorden. Detta är användbart för SEO-ändamål (Search Engine Optimization), eftersom det hjälper webbplatser att rikta in sig på rätt sökord för att förbättra deras sökmotorrankning.

✅ Kontextuell tolkning: Med hjälp av NLP kan sammanhanget identifieras i vilka nyckelord används. Detta är avgörande eftersom samma sökord kan ha olika betydelser beroende på sammanhanget. NLP hjälper till att matcha dessa sammanhang, vilket gör sökordsanalysen mer exakt.

✅ Analys av användaravsikter: Letar användare efter information, produkter att köpa, göra en åtgärd eller något annat? Att förstå användarens avsikt är avgörande för att skapa relevant innehåll och optimera webbsidor. I det här sammanhanget kan NLP hjälpa till att bestämma avsikten bakom nyckelordsanvändning.

✅ Konkurrentanalys: NLP kan hjälpa till med att analysera konkurrenters innehåll för att identifiera de sökord de riktar sig till. Denna information kan vägleda ditt val av sökord och din strategi för att skapa innehåll.

✅ Sökordsidentifiering med lång svans: Genom att identifiera long-tail-sökord kan NLP hjälpa till att få högre konverteringar. Longtail-sökord är i grunden längre och mer specifika fraser som användare kan söka efter. Även om dessa kan ha lägre sökvolymer har de ofta högre konverteringsfrekvens eftersom de indikerar mer specifik avsikt.

✅ Språkvariationer: NLP hjälper till att identifiera språkvariationer i sökordsanvändning. Detta är viktigt för globala eller flerspråkiga SEO-strategier.

✅ Frågeexpansion: NLP kan föreslå relaterade termer för att utöka din lista med sökord. Detta hjälper till att upptäcka ytterligare möjligheter att rikta in sig på relevanta söktermer.

✅ Synonymidentifiering: Människor kan använda olika ord eller fraser för att uttrycka samma koncept. NLP kan känna igen synonymer och relaterade termer, vilket hjälper till att bredda omfattningen av sökord som beaktas under analysen. Detta säkerställer att analysen fångar ett omfattande urval av söktermer.

Sammantaget förbättrar NLP sökordsanalys genom att ge djupare insikter om användarbeteende, sentiment och avsikt. Det möjliggör en mer omfattande förståelse av hur människor söker efter information och hjälper till att skräddarsy innehåll och strategier för att möta dessa behov på ett effektivt sätt.

Sökordsanalys med NLP i AI-skrivverktyg

När det kommer till sökordsanalys kan användningen av NLP i AI-skrivverktyg revolutionera processen totalt. Sökordsanalys är en grundläggande aspekt av Natural Language Processing (NLP) när det kommer till AI-skrivverktyg.

AI-skrivande och SEO-verktyg som GetGenie AI integrerar NLP som ger effektivt SEO-stöd tillsammans med innehållsgenerering. GetGenie använder algoritmer för att analysera och ge NLP-sökordsförslag för bättre sökmotoroptimering (SEO).

Du kan använda GetGenie AI i både WordPress och Playground. Om du har en WordPress-webbplats kan du installera GetGenie WordPress plugin och börja generera innehåll i WordPress. Annars kan du generera direkt från GetGenie SaaS-version.

Hur man får NLP-sökordsförslag i GetGenie AI

Du hittar NLP-sökordsförslag i bloggguiden. GetGenie AI tillhandahåller i princip NLP-nyckelord för de bloggar du genererar i bloggguiden.

Så här får du förslag på NLP-sökord:

• Steg 1: Öppna ett nytt inlägg från din WordPress-instrumentpanel.
• Steg 2: Klicka på SKRIV FÖR MIG knapp.
• Steg 3: Ange a primärt sökord och aktivera SEO-läge.

Nu kommer du att få sökordsförslag baserat på dina input.

I den Konkurrentens fliken, klicka på Hämta data för att få SERP-analysen.

Hitta NLP-sökord på fliken innehållsresultat

När du är klar med att skapa innehåll från bloggguiden kommer du att se en SEO-poängmätare. Klicka på SEO-poängknappen. Under Fliken Innehållsresultat, hittar du de föreslagna NLP-sökorden.

Förstå förslag på NLP-sökord i GetGenie:

1. Röd märkt: Det rödmarkerade nyckelordet indikerar överanvändning av sökord. Till exempel ska sökordet "kaffesump" användas 1-6 gånger i artikeln, men det har använts 14 gånger istället.
2. Gul märkt: Det visade att sökordet inte har inkluderats tillräckligt många gånger. Så du måste använda nyckelordet i din artikel oftare.
3. Grön markerad: När nyckelordet används lika många gånger som det krävs.

Sammantaget analyserar NLP i AI-skrivverktyg som GetGenie nyckelord och fraser i innehållet och ger insikter för bättre sökmotoroptimering (SEO). Det innebär att extrahera och förstå de mest relevanta nyckelorden i en given text, vilket gör innehållet mer upptäckbart på SERP.

Nyckelordsextraktionsalgoritmer som används av NLP

När vi pratar om NLP-tekniker, dyker vi in i maskininlärning och djupinlärning genom att använda algoritmer och modeller utvecklade från stora mängder språkdata. Dessa modeller kan sedan finjusteras för specifika uppgifter.

Dessutom kan nyckelordsextraktion göras med olika metoder och algoritmer. Här diskuterar vi de få mest använda algoritmer i NLP-sökordsextraktion.

✔️ TF-IDF modeller

Mäter hur ofta ett ord eller en fras används i ett innehåll.

Dessa metoder använder ett mått som kallas Term Frekvens-Invers dokumentfrekvens (TF-IDF) för att tilldela en vikt till varje ord eller fras baserat på hur ofta det förekommer i texten och hur sällsynt det är i en större samling dokument. Ju högre TF-IDF-poäng, desto viktigare är ordet eller frasen. Den här metoden kan filtrera bort vanliga ord som har låga TF-IDF-poäng och markera ord som är specifika för texten.

Det finns tre steg för att beräkna TF-IDF i en text. Dom är:

1. Term Frequency (TF) beräkning

Termfrekvensen beräknas med följande formel:

2. Beräkning av omvänd dokumentfrekvens (IDF).

Den omvända dokumentfrekvensen beräknas med följande formel:

3. Beräknar TF-IDF-poäng

Slutligen beräknas TF-IDF-poängen med följande ekvation:

✔️ TextRank-algoritm

En algoritm som används i naturlig språkbehandling (NLP) för automatisk textsammanfattning och nyckelordsextraktion.

TextRank är baserad på PageRank-algoritmen, som ursprungligen utvecklades för att rangordna webbsidor i sökmotorresultat genom att mäta sammankopplade länkar mellan dessa webbsidor. För att förstå TextRank-algoritmen måste vi därför förstå grunderna i PageRank-algoritmen. 

PageRank-algoritmen använder följande formel för KW-extraktion:

Här,

• S(Vi)- vikten av webbsidan/sökordet i
• D-dämpningsfaktor, vid inga utgående länkar
• In(Vi)- inkommande länkar av i, som är en uppsättning
• Out(Vj)- utgående länkar av j, som är en mängd
• |Ut (Vj) - antalet utgående länkar

Men när det kommer till TextRank-algoritmen, istället för webbsidor, identifierar TextRank-algoritmen likheterna mellan två meningar.

Denna metod använder en grafbaserad algoritm för att rangordna orden eller fraserna baserat på deras kopplingar och samförekomster i texten. De ord eller fraser som är mer kopplade till andra ord eller fraser anses vara nyckelord. Denna metod kan fånga de semantiska relationerna mellan orden och identifiera nyckelfraser som består av flera ord.

Algoritmen fungerar enligt följande:

1. Grafkonstruktion: Först delas texten upp i meningar (för sammanfattning) eller ord (för nyckelordsextraktion). Varje mening/ord blir en nod i grafen.
2. Likhetsmätning: Sedan används ett likhetsmått för att bestämma styrkan i förhållandet mellan noder. För sökordsextraktion kan det handla om att räkna antalet gånger två ord förekommer tillsammans i texten. För meningsbaserad sammanfattning kan detta innebära att mäta cosinuslikhet mellan vektorrepresentationer av meningar.
3. Grafrepresentation: Likhetspoängen används för att skapa viktade kanter mellan noder i grafen, vilket återspeglar styrkan i deras relationer.
4. Rankning: När algoritmen konvergerar, rangordnas noderna enligt deras poäng. För sökordsextraktion väljs de högst rankade orden som sökord.

TextRank-algoritmen är ett enkelt men effektivt tillvägagångssätt som används flitigt och anpassat för sammanfattning och nyckelordsextraktion i NLP.

✔️ YAKE-metoden

En metod som använder oövervakade maskininlärningsmetoder för att automatiskt extrahera sökord.

Det oövervakade tillvägagångssättet innebär att YAKE (Yet Another Keyword Extractor) inte kräver några utbildningsdata eller externa resurser. Den kan hantera texter av olika storlekar, domäner och språk.

Det primära syftet med YAKE är att identifiera de viktigaste och mest relevanta termerna i ett dokument, hjälpa till att sammanfatta dess innehåll och lyfta fram dess huvudteman.

YAKE fungerar genom att följa dessa steg:

• Använd några normaliserings- och filtreringstekniker för att ta bort skiljetecken, siffror, stoppord, etc.
• Beräkna en poäng för varje ord baserat på dess frekvens, position, längd och likhet med andra ord i texten.
• Kombinera intilliggande ord till kandidatsökord och beräkna en poäng för varje nyckelord baserat på poängen för dess ord och antalet ord som det innehåller.
• Rangordna sökorden efter deras poäng och välj de översta som sista sökord.

YAKE är ett lättviktigt system som kan extrahera nyckelord från enskilda dokument utan att förlita sig på ordböcker eller korpus. Den kan fånga huvudämnena eller teman i en text och markera de ord eller fraser som är specifika för texten.

✔️ RÄFSA metod

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) är en domänoberoende nyckelordsextraktionsalgoritm i naturlig språkbehandling.

Det är en individuell dokumentorienterad dynamisk informationssökningsmetod som bestämmer nyckelfraser i en textkropp genom att analysera frekvensen av ords förekomst och dess samtidiga förekomst med andra ord i texten. 

Den bygger på idén att en nyckelfras är en sekvens av ord som förekommer ofta och har en hög grad av association med varandra.

RAKE baseras på tre mätvärden: 

• Ordgrad: Ordgrad är summan av samförekomsterna av ett ord med andra ord i texten.  
• Ordfrekvens: Ordfrekvens är antalet gånger ett ord förekommer i texten.
• Förhållandet mellan graden och frekvensen: Förhållandet mellan graden och frekvensen är ordet grad dividerat med ordets frekvens.

RAKE använder dessa mätvärden för att tilldela poäng till kandidat nyckelfraser och rangordna dem efter deras relevans.

Det är en enkel och snabb algoritm som kan appliceras på alla domäner eller språk. Det kräver inga utbildningsdata eller externa resurser, såsom ordböcker eller korpus. Den kan också hantera bullriga eller informella texter, som inlägg på sociala medier eller produktrecensioner.

Sammanfattningsvis

Sammanfattningsvis har integrationen av Natural Language Processing (NLP) i AI-skrivverktyg förändrat innehållsskapandet. Denna sammansmältning går utöver att generera text till att skapa kontextuellt meningsfullt innehåll som närmar sig mänsklig kompetens. 

Dessutom är NLP:s inverkan på sökordsanalys betydande, vilket förbättrar sökordsextraktionens noggrannhet genom att ta hänsyn till sammanhang, avsikt och konkurrenter. I detta avseende kan AI-skrivverktyg, som GetGenie, utnyttja NLP för effektiv SEO och personligt innehåll. 

Utöver det hjälper NLP också till grammatikkorrigering, känslomässig tonanalys och flerspråkig innehållsgenerering. Den övergripande effekten är förbättrad innehållskvalitet, vilket gör NLP till en hörnsten i framtiden för innehållsskapande.