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剖析百度原创保护识别的原理

2018-06-05 23:52 阅读:903 来源:智宇SEO自媒体

  百度原创保护文章识别用到了百度AI人工智能系统。“语言处理技术”。百度原创识别从词法分析、依存句法分析、词向量表示、DNN语言模型、词义相似度、短文本相似度、评论观点抽取、情感倾向分析、文章标签、文章分类。从这10类技术对提交的文章进行综合分析。

  1.词法分析

  百度词法分析向用户提供分词、词性标注、命名实体识别三大功能。该服务能够识别出文本串中的基本词汇(分词),对这些词汇进行重组、标注组合后词汇的词性,并进一步识别出命名实体,百度词法分析的算法效果大幅领先已公开的主流中文词法分析模型

  2.依存句法分析

  利用句子中词与词之间的依存关系来表示词语的句法结构信息(如主谓、动宾、定中等结构关系)

  并用树状结构来表示整句的的结构(如主谓宾、定状补等)

  3.词向量表示

  词向量计算是通过训练的方法,将语言词表中的词映射成一个长度固定的向量。词表中所有的词向量构成一个向量空间,每一个词都是这个词向量空间中的一个点,利用这种方法,实现文本的可计算

  4.DNN语言模型

  语言模型是通过计算给定词组成的句子的概率,从而判断所组成的句子是否符合客观语言表达习惯

  通常用于机器翻译、拼写纠错、语音识别、问答系统、词性标注、句法分析和信息检索

  5.词义相似度

  本技术用于计算两个给定词语的语义相似度,基于自然语言中的分布假设,即越是经常共同出现的词之间的相似度越高。词义相似度是自然语言处理中的重要基础技术,是专名挖掘、query改写、词性标注等常用技术的基础之一

  6.短文本相似度

  短文本相似度计算服务能够提供不同短文本之间相似度的计算,输出的相似度是一个介于0到1之间的实数值,越大则相似度越高。相似度数值建议在一组数据中进行整体比对选用,输出数值越大,则代表语义相似程度相对越高

  7.评论观点抽取

  自动分析评论关注点和评论观点,并输出评论观点标签及评论观点极性。目前支持13类产品用户评论的观点抽取,包括美食、酒店、汽车、景点等,可帮助商家进行产品分析,辅助用户进行消费决策

  8.情感倾向分析

  针对带有主观描述的中文文本,可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度。情感极性分为积极、消极、中性。情感倾向分析能帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控,为企业提供有力的决策支持

  9.文章标签

  文章标签服务对文章的标题和内容进行深度分析,输出能够反映文章关键信息的主题、话题、实体等多维度标签以及对应的置信度,该技术在个性化推荐、文章聚合、内容检索等场景具有广泛的应用价值

  10.文章分类

  文章分类服务对文章内容进行深度分析,输出文章的主题一级分类、主题二级分类及对应的置信度,该技术在个性化推荐、文章聚合、文本内容分析等场景具有广泛的应用价值

  可以看出百度语言处理能力方面已经很强了,了解这些技术对于SEO写原创文章来说有一定的帮助。当然原原创作弊是不能做的。毕竟百度还有人工干预,这一措施。如果你原创作弊逃过AI算法打击,但被人工识别干预就不好了。