Генерация текста
Генерации текста используется преимущественно для сайтов, ориентированных на поисковых роботов, а не на посетителей. Текстовая составляющая является одной из основ для попадания и существования в любой поисковой системе, которые обладают мощными средствами анализа морфологии, синтаксиса и семантики русскоязычных текстов.
Проводимый поисковыми алгоритмами морфологический анализ позволяет быстро определить не сочетающиеся в падежах, родах и числах сгенерированные тексты. Стыковка по запятым не проходит глубокую проверку синтаксиса, так как нарушен синтаксический граф – сочетаемость членов предложения. Синонимизированный контент определяется из-за неизменности структуры предложений.
Яндекс обладает качественной базой синонимов, превосходящей в разы базы, используемые вебмастерами. Так же важно помнить и о законе Зипфа, применительно к текстам на естественных языках, то есть частотности употребления в русском языке тех или иных слов и их сочетаний. Я считаю, ПС проверяет частотность употребления сочетаний не более 3-х слов подряд (так называемые биграммы – два слова, триграммы – три слова).
Программа для генерации текста
Теперь перейдем непосредственно к практике. Долгие поиски «темы» текстовки, эксперименты, наконец, увенчались относительным успехом. Решение оказалось не сложным, перспективным, но не автоматизированным. Суть заключается в добавлении прилагательных, наречий и оборотов в уже существующий текст. Для реализации метода подходят программы и скрипты для размножения статей. Одной из лучших программ для генерации текста является Generating The Web (GTW), так как она поддерживает использование переменных (макросов), позволяет получать уникальные варианты текстов, имеет возможность сохранения результатов в удобном виде.
Для качественной генерации текстов необходимо использовать как можно более обширные словари, базы наиболее часто употребляемых слов, разбитых по частям речи, а также на падежные, родовые, численные варианты, отглагольные производные к каждому из слов. Каждый тип слов должен быть выписан как отдельный макрос для его последующего добавления в шаблон текста.
Для наглядности приведем пример:
Исходное предложение для генерации выглядит так: «Осенним (1) днем я (2) бродил по (3) лесу».
1 – макрос вставки прилагательного в творительном падеже и единственном числе.
2 – наречие.
3 – снова прилагательное в дательном падеже, единственном числе.
Подстановка производится из частотных словарей, описанных выше. Получаем: «Осенним спелым днем я активно бродил по трудному лесу». Этот текст сгенерирован программой, он выглядит немного бредовым, но легко воспринимается как читателем, так и поисковыми системами, так как сохранена тематика и смысл. Можно пойти дальше и не просто подставлять слова в предложение, но и заменять используемые, однако, это увеличит его бредовость.
