Pięć kroków NLP i jak zaadaptować je do SEO

Przetwarzanie języka naturalnego (powszechnie określane jako NLP) to podzbiór badań nad sztuczną inteligencją, który dotyczy zadań modelowania uczenia maszynowego, mających na celu zapewnienie programom komputerowym zdolności rozumienia ludzkiego języka, zarówno pisanego, jak i mówionego. Pięć kroków NLP opiera się na głębokim uczeniu maszynowym w stylu sieci neuronowej, aby naśladować zdolność mózgu do uczenia się i prawidłowego przetwarzania danych.

Przetwarzanie języka naturalnego dotyczy nie tylko przetwarzania odtwórczego, ponieważ ostatnie osiągnięcia w tej dziedzinie, takie jak wprowadzenie dużych modeli językowych (LLM) i GPT, mają również na celu generowanie treści w języku naturalnym.

Wraz ze wzrostem liczby osób korzystających z uczenia maszynowego w SEO, nadszedł czas, aby wrócić do podstaw i zagłębić się w teoretyczne aspekty NLP, a dokładniej – pięć kroków NLP i sposób ich wykorzystania w projektach SEO.

Technologia ta może dokładnie wykrywać informacje i spostrzeżenia zawarte w dokumentach, a także kategoryzować i organizować same dokumenty. Wiele różnych klas algorytmów uczenia maszynowego zostało zastosowanych do zadań przetwarzania języka naturalnego. Algorytmy te przyjmują jako dane wejściowe duży zestaw „cech”, które są wyodrębniane z danych wejściowych.

Krok 1: Analiza leksykalna lub morfologiczna

Pierwszą fazą NLP jest analiza struktury słów, określana jako analiza leksykalna lub morfologiczna. Leksykon jest definiowany jako zbiór słów i fraz w danym języku, a analiza tego zbioru jest procesem dzielenia leksykonu na komponenty, na podstawie tego, co użytkownik ustawia jako parametry – akapity, frazy, słowa lub znaki.

Podobnie, analiza morfologiczna jest procesem identyfikacji morfemów słowa. Morfem jest podstawową jednostką budowy języka angielskiego, która jest małym elementem słowa, który niesie ze sobą znaczenie. Mogą to być zarówno swobodne morfemy (np. przyimki proste (np. nad, obok, od), spójniki (np. i, czy, ani), partykuły (np. by), wykrzykniki (np. hej, halo)), jak i morfemy związane (np. młyn – arz czy piek – arz), przy czym różnica między nimi polega na tym, że te ostatnie nie mogą samodzielnie tworzyć słowa o znaczeniu i powinny być przypisane do swobodnego morfemu, aby nadać mu znaczenie.

Do czego można wykorzystać analizę leksykalną lub morfologiczną w SEO?

Istnieje wiele projektów SEO, w których można wdrożyć analizę leksykalną lub morfologiczną, aby pomóc w kierowaniu strategią.

Na przykład podczas analizy na stronie można przeprowadzić analizę leksykalną i morfologiczną, aby zrozumieć, jak często docelowe słowa kluczowe są używane w swojej podstawowej formie (jako swobodne morfemy lub w kompozycji z powiązanymi morfemami). Ten rodzaj analizy może zapewnić dokładne zrozumienie różnych odmian używanych morfemów.

Oczywiście analiza ta może być również przeprowadzona z wynikami SERP, co pomoże ci zrozumieć znaczenie niektórych słów kluczowych i ich odmian dla rankingu na kluczowych pozycjach (pamiętaj, że korelacja nie jest równoznaczna z przyczynowością).

Innym przydatnym sposobem wdrożenia tej początkowej fazy przetwarzania języka naturalnego do pracy SEO jest zastosowanie analizy leksykalnej i morfologicznej do zebranej bazy danych słów kluczowych podczas badania słów kluczowych.

Może to pomóc w ilościowym określeniu znaczenia morfemów w kontekście innych wskaźników, takich jak liczba wyszukiwań lub trudność słów kluczowych, a także w lepszym zrozumieniu, jakie aspekty danego tematu powinna poruszać treść.

Analiza morfologiczna może być również stosowana w projektach transkrypcji i tłumaczeń, dzięki czemu może być bardzo przydatna w projektach zmiany przeznaczenia treści, a także w międzynarodowym SEO i analizie językowej.

Jakich narzędzi można użyć do analizy leksykalnej lub morfologicznej?

Istnieje wiele sposobów przeprowadzania analizy leksykalnej lub morfologicznej danych, a niektóre z popularnych podejść to biblioteki Python: spacy, Polyglot i pyEnchant.

Krok 2: Analiza składniowa (parsowanie)

Analiza składni to druga faza przetwarzania języka naturalnego. Analiza składniowa lub parsowanie to proces sprawdzania gramatyki, układu słów i ogólnie – identyfikacji relacji między słowami i tego, czy mają one sens. Proces ten obejmuje badanie wszystkich słów i fraz w zdaniu oraz struktur między nimi.

W ramach tego procesu tworzona jest wizualizacja relacji semantycznych zwana drzewem składni (podobnym do grafu wiedzy). Proces ten zapewnia, że struktura, kolejność i gramatyka zdań ma sens, biorąc pod uwagę słowa i frazy, które składają się na te zdania. Analiza składni obejmuje również oznaczanie słów i fraz tagami POS (Parts od Speech). Parsowanie, analiza składni lub analiza składniowa to proces analizowania ciągu symboli, zarówno w języku naturalnym, językach komputerowych, jak i strukturach danych, zgodnie z regułami gramatyki formalnej. Istnieją dwie powszechne metody i wiele podejść do konstruowania drzewa składni – odgórne i oddolne („Top down parsing” oraz „Bottom up parsing”), jednak obie są logiczne i sprawdzają sposób tworzenia zdań.

Do czego można wykorzystać analizę składni w SEO?

Analiza składni może być korzystna dla SEO na kilka sposobów:

• Programmatic SEO: Sprawdzanie, czy tworzone treści mają sens, zwłaszcza w przypadku tworzenia treści na dużą skalę przy użyciu zautomatyzowanego lub półautomatycznego podejścia.
• Analiza semantyczna: Po przeprowadzeniu analizy składniowej analiza semantyczna jest łatwa, podobnie jak odkrywanie relacji między różnymi podmiotami rozpoznanymi w treści.

Jakich narzędzi można użyć do analizy składni?

Dostępnych jest wiele narzędzi i bibliotek do parsowania i analizy składni w Pythonie: NTLK czy Gensim

Krok 3: Analiza semantyczna

Analiza semantyczna to trzeci etap NLP, w którym przeprowadzana jest analiza mająca na celu zrozumienie znaczenia wypowiedzi. Ten rodzaj analizy koncentruje się na odkrywaniu definicji słów, fraz i zdań oraz określaniu, czy sposób, w jaki słowa są zorganizowane w zdaniu, ma sens semantyczny.

Zadanie to jest wykonywane poprzez mapowanie struktury składniowej i sprawdzanie logiki w przedstawionych relacjach między podmiotami, słowami, frazami i zdaniami w tekście. Istnieje kilka ważnych funkcji analizy semantycznej, które pozwalają na zrozumienie języka naturalnego:

• Zapewnienie, że typy danych są używane w sposób zgodny z ich definicją.
• Zapewnienie spójności przepływu tekstu.
• Identyfikacja synonimów, antonimów, homonimów i innych elementów leksykalnych.
• Ogólne ujednoznacznienie znaczenia słów.
• Ekstrakcja relacji z różnych jednostek zidentyfikowanych w tekście.

Semantyka opisuje znaczenie słów, fraz, zdań i akapitów. Analiza semantyczna próbuje zrozumieć dosłowne znaczenie poszczególnych selekcji językowych, a nie poprawność składniową.

Do czego można wykorzystać analizę semantyczną w SEO?

Istnieje kilka rzeczy, do których można wykorzystać analizę semantyczną w SEO. Oto kilka przykładów:

• Modelowanie i klasyfikacja tematów – sortowanie treści strony na tematy (predefiniowane lub modelowane przez algorytm). Następnie można to wykorzystać do linkowania wewnętrznego z obsługą ML, gdzie łączy się strony w witrynie za pomocą zidentyfikowanych tematów. Modelowanie tematów może być również wykorzystywane do klasyfikowania zebranych danych, takich jak zgłoszenia do obsługi klienta lub opinie użytkowników pozostawione w artykułach, lub filmach w dowolnej formie (np. komentarze).
• Analiza jednostek, analiza sentymentu i klasyfikacja intencji – ten rodzaj analizy można wykorzystać do przeprowadzenia analizy sentymentu i zidentyfikowania intencji wyrażonych w analizowanej treści. Identyfikacja podmiotów i analiza nastrojów to oddzielne zadania i oba mogą być wykonywane na takich rzeczach, jak słowa kluczowe, tytuły, meta opisy, zawartość strony, ale najlepiej sprawdzają się podczas analizy danych, takich jak komentarze, formularze opinii, obsługa klienta lub interakcje w mediach społecznościowych. Klasyfikacja intencji może być wykonywana na zapytaniach użytkowników (w badaniach słów kluczowych lub analizie ruchu), ale może być również wykonywana w analizie interakcji z obsługą klienta.

Jakich narzędzi można użyć do analizy semantycznej?

Interfejs API języka naturalnego Google ma moduły do:

• Identyfikacja podmiotów – sprawdza dany tekst pod kątem znanych podmiotów i zwraca informacje o tych podmiotach.
• Analiza sentymentu encji – łączy w sobie zarówno analizę encji, jak i analizę sentymentu i próbuje określić sentyment (pozytywny lub negatywny) wyrażony w encjach w tekście.
• Analiza sentymentu – analizuje tekst i identyfikuje dominującą w nim opinię emocjonalną, określając, czy postawa autora jest pozytywna, negatywna czy neutralna.

Wszystkie te funkcje można wykorzystać w Arkuszach Google, ale można je również wykorzystać w Pythonie, co będzie bardziej odpowiednie dla stron internetowych i projektów, w których pożądana jest skalowalność, lub w inny sposób – podczas pracy z dużymi zbiorami danych.

Krok 4: Analiza dyskursu

Analiza dyskursu jest czwartą fazą NLP i oznacza po prostu kontekstualizację. Analiza dyskursu to analiza i identyfikacja szerszego kontekstu dla dowolnej mniejszej części struktury języka naturalnego (np. frazy, słowa lub zdania).

Na tym etapie ważne jest, aby upewnić się, że każda fraza, słowo i wspomniana jednostka są wymienione w odpowiednim kontekście. Analiza ta obejmuje nie tylko strukturę zdania i semantykę, ale także kombinację zdań i znaczenie tekstu jako całości. Jest ona przydatna do badania znaczenia tekstu mówionego lub pisanego, ponieważ odkrywa kontekst społeczny i historyczny.

Podczas analizy struktury tekstu, zdania są dzielone i analizowane, a także rozpatrywane w kontekście zdań, które je poprzedzają i następują po nich, oraz wpływu, jaki mają na strukturę tekstu. Niektóre typowe zadania w tej fazie obejmują: ekstrakcję informacji, analizę konwersacji, podsumowanie tekstu, analizę dyskursu.

Oto niektóre złożoności rozumienia języka naturalnego wprowadzone na tym etapie:

• Zrozumienie wyrażonych motywacji w tekście i jego podstawowego znaczenia.
• Zrozumienie relacji między podmiotami i wspomnianymi tematami, zrozumienie tematyczne i analiza interakcji.
• Zrozumienie społecznego i historycznego kontekstu wspomnianych podmiotów.

Do czego można wykorzystać analize dyskursu w SEO?

Analiza dyskursu może być wykorzystywana w SEO w celu zapewnienia, że używany jest odpowiedni czas, że relacje wyrażone w tekście mają logiczny sens i że istnieje ogólna spójność w analizowanym tekście. Może to być szczególnie przydatne w Programatic SEO lub przy generowaniu tekstu na dużą skalę. Analiza może być również wykorzystywana jako część zadań związanych z wielojęzykowym SEO, tłumaczeniem lub transkrypcją dużych korpusów danych.

Istnieją prace badawcze mające na celu włączenie analizy dyskursu do systemów wykrywających mowę nienawiści (do takich rzeczy jak moderacja treści i komentarzy), przy czym technologia ta ma na celu odkrycie intencji stojących za tekstem poprzez dopasowanie wyrażenia do znaczenia, pochodzącego z innych tekstów. Oznacza to, że teoretycznie analiza dyskursu może być również wykorzystywana do modelowania intencji użytkownika (np. intencji wyszukiwania lub zakupu) i wykrywania takich pojęć w tekstach.

Jakich narzędzi można użyć do analizy dyskursu?

Aby przeprowadzić uczenie maszynowe analizy dyskursu od podstaw, najlepiej jest mieć do dyspozycji duży zbiór danych, ponieważ większość zaawansowanych technik obejmuje głębokie uczenie.

Jednym z interfejsów API wydanych przez Google i stosowanych w rzeczywistych scenariuszach jest Perspective API, którego celem jest pomoc moderatorom treści w prowadzeniu lepszych rozmów online. Zgodnie z opisem, API analizuje dyskurs, analizując „ciąg tekstu i przewidując postrzegany wpływ, jaki może on mieć na rozmowę”. Można wypróbować Perspective API za darmo online i łatwo włączyć go do swojej witryny w celu automatycznego moderowania komentarzy.

Krok 5: Analiza pragmatyczna

Analiza pragmatyczna jest piątą i ostatnią fazą przetwarzania języka naturalnego. Jako ostatni etap, analiza pragmatyczna ekstrapoluje i uwzględnia wiedzę ze wszystkich innych, poprzedzających faz NLP.

Analiza pragmatyczna obejmuje proces abstrahowania lub wyodrębniania znaczenia z użycia języka i tłumaczenia tekstu przy użyciu zgromadzonej wiedzy ze wszystkich innych etapów NLP wykonanych wcześniej.

Oto kilka zawiłości, które są wprowadzane na tym etapie:

• Ekstrakcja informacji, umożliwiająca zaawansowane funkcje rozumienia tekstu, takie jak odpowiadanie na pytania.
• Ekstrakcja znaczenia, która pozwala programom na rozbicie definicji lub dokumentacji na bardziej przystępny język.
• Zrozumienie znaczenia słów i kontekstu, w którym są używane, co umożliwia funkcje konwersacyjne między maszyną a człowiekiem (np. chatboty).

Do czego można wykorzystać analizę pragmatyczną w SEO?

Analiza pragmatyczna ma wiele zastosowań w SEO. Jednym z najprostszych jest zautomatyzowane SEO i automatyczne generowanie treści. Ten rodzaj analizy może być również wykorzystany do generowania sekcji FAQ na temat produktu, przy użyciu analizy tekstowej dokumentacji produktu, a nawet do wykorzystania wyróżnionych fragmentów „Ludzie też pytają” (PAA) poprzez dodanie automatycznie wygenerowanej sekcji FAQ dla każdej strony, którą tworzysz w swojej witrynie.

Jakich narzędzi można użyć do analizy pragmatycznej?

Najbardziej dostępnym narzędziem do analizy pragmatycznej jest ChatGPT firmy OpenAI. ChatGPT to chatbot z dużym modelem językowym (LLM) opracowany przez OpenAI, oparty na modelu GPT-4. Celem tego chatbota jest umożliwienie interakcji konwersacyjnej, dzięki której możliwe będzie szersze wykorzystanie technologii GPT. Ze względu na duży zbiór danych, na którym ta technologia została przeszkolona, jest ona w stanie ekstrapolować informacje lub przewidywać ciągi słów w przekonujący sposób.

Mając to na uwadze, istnieje również wiele ograniczeń w korzystaniu z tej technologii do celów takich jak automatyczne generowanie treści dla SEO, w tym w najlepszym przypadku niedokładność tekstu, a w najgorszym nieodpowiednie lub nieprawdziwe treści.

Podsumowanie

• NLP może zautomatyzować zadania, które w przeciwnym razie byłyby wykonywane ręcznie, takie jak podsumowywanie dokumentów, klasyfikacja tekstu i analiza nastrojów, oszczędzając czas i zasoby.
• NLP może analizować duże ilości danych tekstowych i dostarczać cennych informacji, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji w różnych branżach, takich jak finanse, marketing i opieka zdrowotna.
• NLP może być wykorzystywane do tworzenia chatbotów i innych interfejsów konwersacyjnych, poprawiając obsługę klienta i zwiększając dostępność.
• NLP może pomóc zmniejszyć ryzyko błędu ludzkiego w zadaniach związanych z językiem, takich jak weryfikacja umów i diagnostyka medyczna.