使用词频工具增强内容
Posted: Sat Feb 22, 2025 6:30 am
为了帮助我们的内容对机器来说没有歧义，我们需要让内容对用户来说没有歧义。减少写作中的歧义就是选择与我们所写主题相关的单词。如果我们的写作使用了很多通用动词、代词和非主题形容词，那么我们的内容不仅平淡无奇，而且很难理解。
考虑一下这个非特定语言的极端例子：
“找到合适的厨师刀的诀窍是找到功能、品质和价格之间的良好平衡。它应该由足够坚固的金属制成，以保持其锋利相当长的时间。你应该有一个舒适的手柄，不会让你感到疲劳。你也不需要花很多钱。家庭厨师不需要一把 350 美元的日本刀。”
这个文案不太好。看起来几乎是机器生成的。我无法想象这样写的完整文章会通过 BSoPT 的词频测试。
删除一些停用词后，词频表如下所示：
现在假设我们在“如何挑选厨师刀”排名靠前的几个页面上使用了词频工具，发现这些词类使用得相当频繁：
实体：刀刃、钢、疲劳、大马士革钢、三德、顺（品牌）
动词：握持、砍伐
形容词：完美、坚硬、高碳
将这些词语纳入我们的文案中，将产生更好的文本：
“找到完美厨师刀的诀窍是找到功能、品质和价格之间的平衡。刀刃应由足够 瑞士手机号码数据 坚硬的钢制成，以便在反复使用后保持锋利。你应该有一个符合人体工程学的手柄，可以舒适地握住，以防止因长时间切菜而疲劳。你也不需要花很多钱。家庭厨师不需要 350 美元的高碳大马士革钢 Shun 三德刀。”
升级后的文本将更易于机器分类，也更适合用户阅读。使用与主题相关的词语也是优秀的写作。
展望 NLP 的未来
使用白纸测试来改进我们的内容是否能针对 BERT 或其他 NLP 算法进行优化？不，我不这么认为。我不认为有一组特殊的词可以添加到我们的内容中，从而通过利用 BERT 神奇地获得更高的排名。我认为这是一种确保用户和机器都能清楚地理解我们的内容的方法。
我预计，我们即将面临这样一个临界点：优化 NLP 的想法将被视为荒谬。也许 10 年后，由于技术进步，为用户写作和为机器写作将是同一件事。但即便如此，我们仍然必须确保我们的内容有意义。白纸测试仍然是一个很好的起点。
考虑一下这个非特定语言的极端例子：
“找到合适的厨师刀的诀窍是找到功能、品质和价格之间的良好平衡。它应该由足够坚固的金属制成，以保持其锋利相当长的时间。你应该有一个舒适的手柄，不会让你感到疲劳。你也不需要花很多钱。家庭厨师不需要一把 350 美元的日本刀。”
这个文案不太好。看起来几乎是机器生成的。我无法想象这样写的完整文章会通过 BSoPT 的词频测试。
删除一些停用词后，词频表如下所示：
现在假设我们在“如何挑选厨师刀”排名靠前的几个页面上使用了词频工具，发现这些词类使用得相当频繁：
实体：刀刃、钢、疲劳、大马士革钢、三德、顺（品牌）
动词：握持、砍伐
形容词：完美、坚硬、高碳
将这些词语纳入我们的文案中，将产生更好的文本：
“找到完美厨师刀的诀窍是找到功能、品质和价格之间的平衡。刀刃应由足够 瑞士手机号码数据 坚硬的钢制成，以便在反复使用后保持锋利。你应该有一个符合人体工程学的手柄，可以舒适地握住，以防止因长时间切菜而疲劳。你也不需要花很多钱。家庭厨师不需要 350 美元的高碳大马士革钢 Shun 三德刀。”
升级后的文本将更易于机器分类，也更适合用户阅读。使用与主题相关的词语也是优秀的写作。
展望 NLP 的未来
使用白纸测试来改进我们的内容是否能针对 BERT 或其他 NLP 算法进行优化？不，我不这么认为。我不认为有一组特殊的词可以添加到我们的内容中，从而通过利用 BERT 神奇地获得更高的排名。我认为这是一种确保用户和机器都能清楚地理解我们的内容的方法。
我预计，我们即将面临这样一个临界点：优化 NLP 的想法将被视为荒谬。也许 10 年后，由于技术进步，为用户写作和为机器写作将是同一件事。但即便如此，我们仍然必须确保我们的内容有意义。白纸测试仍然是一个很好的起点。