Inhalte in Form von Blogs, Artikeln und anderen schriftlichen Formen sind eine der schnellsten und einfachsten Möglichkeiten, Informationen online zu verbreiten, sei es individuell oder durch ein Unternehmen. Kein Wunder, dass jeden Tag 2 Millionen Blogs erstellt werden, zusätzlich zu den 600 Millionen Blogs auf 1,7 Milliarden Websites allein in den Vereinigten Staaten! In der heutigen Welt der Big Data macht diese Form von Inhalten sogar fast ein Drittel aller Big Data in der Welt aus.
Hätten Unternehmen, Organisationen und Einzelpersonen angesichts des allgegenwärtigen Vorhandenseins dieser Textdaten nicht einen enormen Vorteil, da sie sich auf diese Fülle von Ressourcen und reichhaltigen Informationen aus diesen verschiedenen Quellen stützen können? Nun, ganz so einfach ist es nicht. Das schiere Volumen von Big Data – das Unterscheidungsmerkmal im Vergleich zu früheren, begrenzten Datenmengen – ist ironischerweise auch der Grund für seine Nachteile.
Darum geht es im Beitrag
KI zum Extrahieren von Schlüsselbotschaften aus Ihrem Blog für soziale Medien
Einer Schätzung zufolge verfügen etwa 43 % der Unternehmen nicht über die richtigen Instrumente, um unnötige Informationen herauszufiltern, was sie Millionen kostet, da sie haufenweise irrelevante Daten haben, die sie manuell durchsieben müssen. Und genau das ist das Problem, das auftritt, wenn es Blog-Artikel mit jeweils Tausenden von Wörtern gibt, von denen die meisten für den Konsum und den wirtschaftlichen Fortschritt des Unternehmens nicht entscheidend sind.
Darüber hinaus sind Social-Media-Plattformen in der heutigen Zeit ein sehr effizientes Mittel für jedes Unternehmen, um seine Arbeit bekannt zu machen, zu werben oder zu verkünden. In Anbetracht dessen wollen viele zwangsläufig Artikelinhalte über soziale Plattformen verbreiten. Soziale Plattformen haben jedoch Beschränkungen, was die Menge an Informationen betrifft, die geteilt werden können. Twitter beschränkt Tweets auf 280 Zeichen, und Beiträge auf Plattformen wie LinkedIn sind auf 700 Zeichen begrenzt. Was passiert also jetzt? Nun, an dieser Stelle kommt die Zusammenfassung von Blogs ins Spiel.
Die Macht der KI ausnutzen
Menschen können jeden Artikel manuell durchgehen, die Hauptthemen analysieren, bestimmte Sätze extrahieren, die diese Themen vermitteln, und den Blog auf eine gewählte Länge mit nur den kritischen Sätzen komprimieren. Oder sie können den gesamten Artikel lesen, die Kernaussagen analysieren und eine Zusammenfassung in ihren eigenen Worten erstellen. Das mag überschaubar erscheinen, wenn eine Person nur einen solchen langen Artikel effektiv zusammenfassen muss. Was aber, wenn die Notwendigkeit besteht, eine Zusammenfassung in großen Mengen zu erstellen, so dass aus einem Blogartikel mit tausend Wörtern 500 Blogs mit zweitausend Wörtern werden? Nun, das würde die Lese- und Recherchezeit dramatisch verlängern und zu einer Verschwendung von wertvoller Zeit, Mühe und Geisteskraft führen.
Nun, glücklicherweise gibt es eine viel leistungsfähigere, schnellere und effizientere Lösung. Geben Sie Künstliche Intelligenz ein.
Dank der zunehmenden Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz, insbesondere des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache, können robuste Algorithmen innerhalb weniger Augenblicke eine Textzusammenfassung vornehmen und die wichtigsten Botschaften aus einem beliebigen Blog extrahieren, um eine komprimierte Version zu erstellen, die die wichtigsten Informationen genau wiedergibt.
Und in unserer modernen Gesellschaft, mit dem Aufkommen von Big Data und KI, gibt es Unternehmen, die sich auf die Entwicklung effektiver Tools spezialisiert haben, die NLP-Techniken wie diese zur Textzusammenfassung nutzen können. Ein solches Tool ist Pictory.
KI zum Extrahieren von Schlüsselbotschaften aus Ihrem Blog für soziale Medien
Im bisherigen Artikel haben wir die Notwendigkeit der Nutzung von KI zur Zusammenfassung von Blogs für soziale Medien untersucht und eine Einführung in die Aspekte der maschinellen Zusammenfassung erhalten. Nun wollen wir uns näher damit befassen, wie diese Zusammenfassung tatsächlich durchgeführt wird. Es gibt zwei Hauptansätze für automatische Zusammenfassungen: extraktive und abstrakte. Bei der extraktiven Zusammenfassung handelt es sich um eine Technik, die es der Maschine ermöglicht, Schlüsselsätze aus dem Artikel zu erkennen und sie zu kombinieren, um eine Zusammenfassung zu erstellen, die die ursprüngliche Botschaft beibehält.
Sie haben eine URL, die auf einen Blogartikel mit tausend Wörtern verweist. Der erste Schritt für den Algorithmus besteht darin, den gesamten Blog zu extrahieren, was durch Web Scraping geschieht. Das nächste Ziel besteht darin, den Artikel in einzelne Sätze zu zerlegen, was mit Hilfe von Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache wie spaCy und NLTK erreicht werden kann. Anschliessend werden diese Sätze in ein Sprachmodell eingegeben. Ein solches Modell ist BERT, ein fortgeschrittenes NLP-Modell. Das BERT-Modell wird anhand eines großen Datenkorpus trainiert, um es intelligenter und genauer zu machen. Das BERT-Modell erstellt intern Worteinbettungen. Diese Einbettungen sind im Wesentlichen eine numerische Form jedes Worts, bei der Wörter in Vektoren umgewandelt werden, die auf der Ähnlichkeit der Wörter im Kontext des Blogs basieren. Zum Beispiel würden Wörter wie Russland und Putin numerisch nahe beieinander liegen. Diese Umwandlung von Wörtern in Zahlen wird vorgenommen, um sicherzustellen, dass die Maschine diese Wörter im Kontext verstehen kann, da Computer nur numerische Daten verstehen können.
Glücklicherweise gibt es eine viel leistungsfähigere, schnellere und effizientere Lösung. Geben Sie künstliche Intelligenz ein.
Dank der zunehmenden Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz, insbesondere des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache, können robuste Algorithmen innerhalb weniger Augenblicke eine Textzusammenfassung vornehmen und die wichtigsten Botschaften aus einem beliebigen Blog extrahieren, um eine komprimierte Version zu erstellen, die die wichtigsten Informationen genau wiedergibt.
Und in unserer modernen Gesellschaft, mit dem Aufkommen von Big Data und KI, gibt es Unternehmen, die sich auf die Entwicklung effektiver Tools spezialisiert haben, die NLP-Techniken wie diese zur Textzusammenfassung nutzen können. Ein solches Tool ist Pictory.
Arten der Verdichtung
Die extraktive Zusammenfassung ist eine recht verbreitete Methode der Textzusammenfassung, aber es gibt auch andere Techniken. Eine solche Technik ist, wie bereits kurz erwähnt, die abstrakte Zusammenfassung.
Bei der extraktiven Zusammenfassung paraphrasiert die Maschine das Quelldokument und erstellt neue Phrasen/Sätze, die die wichtigsten Informationen des Textes vermitteln. Dies ist der Art und Weise sehr ähnlich, wie ein Mensch ein Dokument liest und die wichtigsten Aussagen in seinen eigenen Worten erklärt. Abstrakte Zusammenfassungen werden häufig in Deep-Learning-Situationen eingesetzt, da sie die grammatikalischen Fehler, die bei extraktiven Zusammenfassungen manchmal auftreten, umgehen können. Obwohl die abstrakte Zusammenfassung ihre Vorteile hat, ist sie oft schwieriger zu entwickeln als die extraktive Zusammenfassung, was ein Hauptgrund dafür ist, dass die extraktive Zusammenfassung immer häufiger als Ansatz für die Textzusammenfassung verwendet wird.
Zusammenfassung
Wir haben also gerade gesehen, wie Maschinen die Leistung von KI, ML und NLP nutzen können, um grosse Artikel genau und schnell zu durchsuchen, die wichtigsten Elemente jedes Artikels zu extrahieren und eine komprimierte, lesbare Form auszugeben, die die wichtigsten Themen enthält. Dies hilft nicht nur der Gesellschaft, die großen Mengen an verfügbaren Big Data zu nutzen, sondern spart auch jede Menge Zeit und manuelle Arbeit, wenn Einzelpersonen kontinuierlich Texte zusammenfassen müssten. Hier haben wir gesehen, wie KI eine Zusammenfassung eines Blogs erstellen kann, was angesichts der allgemeinen Rolle von Blogs als Mittel zur Übermittlung von Informationen an die Öffentlichkeit, insbesondere in Bezug auf Beiträge in sozialen Medien, sehr nützlich ist. Aber gibt es eine Möglichkeit, wie wir die Leistung der KI nutzen können, um unsere Beiträge in sozialen Netzwerken noch fesselnder und verständlicher zu gestalten, vielleicht indem wir den Beitrag mit einem Bild anreichern, das sich auf die Kernaussage des Beitrags bezieht? Schalten Sie den nächsten Blog ein, um das herauszufinden, denn genau das werden wir dort erforschen. Jetzt Pictory. ausprobieren.
