推薦提高轉(zhuǎn)載文章SEO收錄率智能工具

現(xiàn)在搜索引擎對文章的質(zhì)量和原創(chuàng)度要求越來越高，研究發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)在網(wǎng)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(tǒng)中可能會分為“吃瓜”和“群眾”，而這套智能原創(chuàng)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(wǎng)絡(luò)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(jù)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(wǎng)紅相戀，驚呆了一群吃瓜群眾。”

經(jīng)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(wǎng)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(qū)別，橙色代表已經(jīng)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(nèi)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(wǎng)紅同床共枕，嚇尿了成群網(wǎng)絡(luò)噴子。

通過這類替換，文字已經(jīng)區(qū)別非常大，我們利用搜索引擎識別的同樣的方法實現(xiàn)了相似度計算，可以在界面頂部看到相似度已經(jīng)下降到了58.43%，這已經(jīng)是一個非常低的數(shù)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(wǎng)紅—-美女網(wǎng)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(lián)想，這要歸功于人工智能和大數(shù)據(jù)，通過對全網(wǎng)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(shù)據(jù)的智能總結(jié)，能在幾天內(nèi)從幾十T的大數(shù)據(jù)中得出類似“驚呆了”和“嚇尿了”這類短語的關(guān)聯(lián)性數(shù)值。

通過該工具，原創(chuàng)度檢測平均可以降到50%-70%左右，通過替換法，這已經(jīng)是文章原創(chuàng)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(xiàn)更好的表現(xiàn)

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