模板创作模式 自媒体 洗稿

idea
paraphraser
template based generator
This article explores the use of AI and templates to generate various content, ensuring originality by avoiding plagiarism. It introduces tools like textrank4zh, Google Translate, and paraphrasing software for enhancing content quality.
Published

July 15, 2022


在编写抖音文案的时候 用豆包来洗稿 提示词:改写下面的文章 查重率不超过30%


媒体的意义和AI类似 别人知道的就不要发了 有可能出错 别人不知道的就发 有可能有用 在兴趣圈周围探索 拓宽视野

网页转文章

readbility.js

pagescraper in php

elinks -dump <url>

可以把一个文字或者其他类型的内容当成模板 其他文字 视频 图片当作素材 根据模板收集素材 形成内容 注意素材不能是模板本身 素材不能单一 不然被认定为抄袭

文章洗稿 基于标题和context生成段落:

https://github.com/yangjianxin1/CPM

bert mask:

https://huggingface.co/fnlp/bart-base-chinese

https://huggingface.co/hfl/chinese-macbert-base

chinese paraphrase:

https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer

https://github.com/ZhuiyiTechnology/simbert

可能不是paraphrase模型

https://huggingface.co/lijingxin/mt5-for-zh-paraphrase/tree/main

https://huggingface.co/facebook/m2m100_418M

https://github.com/jiangnanboy/chinese_sentence_paraphrase

chinese summarize generator:

一般抽取式的提取 都需要有gpt生成器在中间插入一些句子

hanlp自带抽取文本方案

抽取式文本摘要

bart t5 pegasus中文文本摘要 有训练数据集 训练教程

一直在想怎么能正确高效的处理seo中,采集的文章怎么去伪原创和洗稿。如果是人工操作的话,那就太麻烦了。采集下来的文章不进行伪原创又害怕被飓风算法命中。

1,tr算法提取摘要再人工重组新的文章。

正好今天发现了python中的textrank4zh库,依赖于jieba、numpy和networkx库,可以通过tr算法进行文章的摘要提取。然后根据摘要再人工洗稿,整合成一篇全新的文章。

测试一篇蚂蜂窝上面的问答,蚂蜂窝问答下面是有很多个答主的内容,通过python爬取所有内容,然后再利用tr算法提取摘要,根据摘要进行重组出一篇新的文章。这样基本上可以成功躲避飓风算法。

先安装依赖库,然后再利用tr4进行摘要提取。

from textrank4zh import TextRank4Keyword, TextRank4Sentence
content = "" # 这里是python采集下来的content html内容
text = re.sub('<.*?>','',content)
text = re.sub(r'\s','',text)
zy = ''
tr4s = TextRank4Sentence()
tr4s.analyze(text=text, lower=True, source = 'all_filters')
# 可修改num值,设置摘要长度。
for item in tr4s.get_key_sentences(num=10):
zy = zy + item.sentence

2,利用google翻译双向翻译洗稿

之前有接触一个所谓人工智能洗稿的网站小发猫,说的是利用NLP算法进行洗稿,本来我以为洗稿只有同义词替换这个办法。

后来研究了一下小发猫,我首先觉得这个绝对不是利用什么所谓的NLP算法来洗稿,研究了一下发现可能是利用google翻译进行双向翻译,就是先中文翻译英文,然后再拿翻译出来的英文再翻译成中文。

自己也开发了一个这样的伪原创工具,发现其实并不好用。如果不仔细读,这样双向翻译出来的文章还能读,但是仔细读的话。其实语法习惯还有用词根本不准确,甚至有些情况还改变了这句话原有的语义。