וועב-וואָג אינהאַלט אַנאַליסיס: זינען פון אָנליין אינהאַלט

• וועגן דעם מחבר
• מחבר נאָמען

  קוואַנטומרון פאָרסייט
• נאוועמבער קסנומקס, קסנומקס

ינסייט קיצער

מאַשין לערנען און אַי זענען רעוואַלושאַנייזינג די וועג מיר אַנאַלייז וואַסט אַמאַונץ פון אָנליין אינהאַלט. וועב-וואָג אינהאַלט אַנאַליסיס, אַ מער ברייט פאָרעם פון טראדיציאנעלן אינהאַלט אַנאַליסיס, ניצט טעקניקס ווי נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) און געזעלשאַפטלעך נעץ אַנאַליסיס (SNA) צו קאַטאַגערייז און פֿאַרשטיין אינטערנעט דאַטן. דאָס העלפּס ניט בלויז צו פלאַגד שעדלעך אינהאַלט ווי האַס רעדע, אָבער אויך גיט ווערטפול ינסייץ אין פינאַנציעל קריימז, רידוסינג אַנאַליסיס צייט באטייטיק. אָבער, די טעכנאָלאָגיע אויך רייזאַז זארגן וועגן די פאַרשפּרייטן פון דיפּפאַקע אינהאַלט און פּראָפּאַגאַנדע. ווי עס יוואַלווז, עס האט ברייטערער ימפּלאַקיישאַנז, אַרייַנגערעכנט ימפּרוווד שפּראַך איבערזעצונג, פאָרורטייל דיטעקשאַן און ענכאַנסט סייבערסעקוריטי מיטלען.

וועב-וואָג אינהאַלט אַנאַליסיס קאָנטעקסט

וועב-וואָג אינהאַלט אַנאַליסיס איז אַ גרעסערע וואָג פון אינהאַלט אַנאַליסיס. דער פּראָצעס כולל לערנען לינגגוויסטיק עלעמענטן, ספּעציעל סטראַקטשעראַל קעראַקטעריסטיקס (למשל, אָנזאָג לענג, פאַרשפּרייטונג פון באַזונדער טעקסט אָדער בילד קאַמפּאָונאַנץ) און סעמאַנטיק טעמעס אָדער טייַטש אין קאָמוניקאַציע. דער ציל איז צו אַנטדעקן פּאַטערנז און טרענדס וואָס קענען העלפֿן אַי בעסער קאַטאַגערייז די אינפֿאָרמאַציע און באַשטימען ווערט צו עס. וועב-וואָג אינהאַלט אַנאַליסיס ניצט AI / ML צו אָטאַמייט דעם פּראָצעס דורך נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) און געזעלשאַפטלעך נעץ אַנאַליסיס (SNA). 

NLP איז גענוצט צו פֿאַרשטיין דעם טעקסט אויף וועבסיטעס, בשעת SNA איז געניצט צו באַשטימען די באַציונגען צווישן די זייטלעך דער הויפּט דורך כייפּערלינגקס. די מעטהאָדס קענען העלפֿן ידענטיפיצירן האַס רייד אויף געזעלשאַפטלעך מידיאַ און לערנען אַקאַדעמיק קוואַליטעט און קהל פאָרמירונג דורך אָנליין אַרטיקלען, באַמערקונגען און ינטעראַקשאַנז. אין באַזונדער, NLP קענען ברעכן אַראָפּ די טעקסט אין יחיד ווערטער און דערנאָך אַנאַלייז זיי אַקאָרדינגלי. אין אַדישאַן, דער אַלגערידאַם קענען ידענטיפיצירן ספּעציפיש טערמינען אָדער פראַסעס אין די אינהאַלט פון אַ וועבזייטל. אַי קענען אויך באַשטימען ווי אָפט זיכער ווערטער זענען געניצט און צי זיי זענען געניצט אין אַ positive אָדער נעגאַטיוו קאָנטעקסט.

דיסראַפּטיוו פּראַל

עטלעכע געלערנטע טענהן אַז ווייַל וועב אינהאַלט איז עקספּאָונענשאַלי ינקריסינג און ווערן מער אַנאָרגאַנייזד און אַנקאַנטראָולד, עס דאַרף זיין אַ סטאַנדערדייזד אופֿן פון ווי אַלגערידאַמז קענען אינדעקס און מאַכן זינען פון אַלע די אינפֿאָרמאַציע. כאָטש אָטאַמייטיד אינהאַלט אַנאַליזעס דורך קאָודינג האָבן שוין אַרום פֿאַר דעקאַדעס, זיי מערסטנס נאָכפאָלגן אַן אַוטדייטיד פּראָטאָקאָל: פשוט קאַונטינג וואָרט פריקוואַנסיז און פּראַסעסינג טעקסט טעקעס. טיף לערנען און NLP קענען טאָן אַזוי פיל מער דורך טריינינג אַי צו פֿאַרשטיין דעם קאָנטעקסט און מאָטיוו הינטער אַרטיקלען. אין פאַקט, NLP איז געווען אַזוי גוט אין וואָרט אַנאַליסיס און קאַטאַגעריזיישאַן אַז עס איז געבוירן ווירטואַל שרייבן אַסיסטאַנץ וואָס קענען נאָכקרימען ווי מענטשן אָרגאַניזירן ווערטער און זאצן. צום באַדויערן, דער זעלביקער ברייקטרו איז איצט געניצט צו שרייַבן טיף-פאַקע אינהאַלט ווי אַרטיקלען און אַרטיקלען דיזיינד צו העכערן פּראָפּאַגאַנדע און מיס אינפֿאָרמאַציע.

פונדעסטוועגן, וועב-וואָג אינהאַלט אַנאַליסיס איז געטינג גוט אין פלאַגינג האַס און היציק רייד, און ידענטיפיצירן שלעכט אַקטערז אין געזעלשאַפטלעך נעטוואָרקס. אַלע געזעלשאַפטלעך מידיאַ פּלאַטפאָרמס פאַרלאָזנ זיך עטלעכע אינהאַלט אָפּשאַצונג סיסטעם וואָס קענען פּינטפּוינט יענע וואָס העכערן ומלעגאַל אַקטיוויטעטן אָדער סייבערבוליינג. חוץ מאַדעריישאַן פון אינהאַלט, וועב-וואָג אַנאַליסיס קענען שאַפֿן טריינינג דאַטן צו העלפֿן אַלגערידאַמז צו ידענטיפיצירן פינאַנציעל קריימז, אַזאַ ווי געלט לאָנדערינג, שטייער ויסדריי און טעראָריסט פינאַנסינג. אין 2021, AI רידוסט די צייט עס נעמט צו אַנאַלייז פינאַנציעל קריימז פון 20 וואָכן (עקוויוואַלענט צו איין מענטש אַנאַליסט) צו 2 וואָכן, לויט צו קאַנסאַלטאַנסי פירמע FTI. 

ימפּלאַקיישאַנז פון וועב-וואָג אינהאַלט אַנאַליסיס

ברייטער ימפּלאַקיישאַנז פון וועב-וואָג אינהאַלט אַנאַליסיס קען אַרייַננעמען: 

• אַדוואַנסמאַנץ אין שפּראַך איבערזעצונג טעקנאַלאַדזשיז ווייַל פון אַי ס ברייט דאַטאַבייס פון ווערטער און זייער קולטור-באזירט טייַטש.
• מכשירים וואָס קענען דעטעקט און אָפּשאַצן דייווערסיטי און בייאַסיז אין רייד און אנדערע אינהאַלט טייפּס. דער שטריך קענען זיין נוציק אין אַססעסס די אָטאַנטיסיטי פון אָפּ-עדס און אַרטיקלען.
• ימפּרוווד סענטימענט אַנאַליסיס וואָס גייט ווייַטער פון אַסיינינג נעגאַטיוו אָדער positive טערמינען צו אַ טעקסט און אין די יוזערז 'גאנץ נאַטור אָנליין.
• ימפּרוווד פּאָטענציעל סייבעראַטטאַקק דיטעקשאַן ווי די טעכנאָלאָגיע קענען ידענטיפיצירן ווערטער און קאָודז געניצט דורך כאַקערז.
• בעסער ינדעקסינג און אָרגאַניזאַציע פון ​​גרויס אינהאַלט איבער אַ לאַנג צייט, וואָס קענען זיין נוציק פֿאַר רעגירונג און פאָרשונג אַרקייווז.

פראגעס צו באַמערקן אויף

• וואָס זענען די אנדערע פּאָטענציעל בענעפיץ פון וועב-וואָג אינהאַלט אַנאַליסיס אין מאַדעריישאַן פון געזעלשאַפטלעך מידיאַ?
• וואָס זענען די מעגלעך נוצן קאַסעס פון דעם טעכנאָלאָגיע אין אנדערע ינדאַסטריז?