Нейросеть VK оставит без работы копирайтеров?
Новая разработка от Вконтакте научилась придумывать заголовки на основе анализа текста статей. Команда разработчиков Vkontakte из отдела прикладных исследований завершила работу над созданием нейросети, предназначенной для генерации заголовков статей на русском и английском языках. Свою разработку компания представила на ежегодной конференции по поисковым технологиям (ECOIR).
Как работает нейросеть? Уже известны некоторые подробности работы новой технологии. Нейросеть самостоятельно сканирует текст статьи, выделяя из него ключевые слова. Затем она формирует из них наиболее подходящий заголовок, с соблюдением всех правил русского и английского языка (в зависимости от того, на каком языке написана статья). Сообщается, что нейросеть не совершает ошибок в окончаниях, склонениях и падежах, а также максимально точно и грамотно передает смысловую нагрузку заголовка в полном соответствии с правилами СЕО.
Нейросеть быстро и максимально точно определяет главную мысль статьи, что позволяет формировать релевантные заголовки без лишних слов или, как говорят профессиональные копирайтеры, без «воды».
Что из себя представляет нейросеть? По словам пресс-службы Вконтакте, нейросеть построена на базе архитектуры UT (Universal Transformer) с использованием технологии компрессии данных BPE (Byte Pair Encoding). Данная методика широко применяется в современных онлайн-переводчиках, она не требовательна к вычислительным мощностям, отличается надежностью и высокой скоростью работы. Эталонами и обучающими моделями для нейросети от ВК послужили русскоязычные тексты новостного портала «РИА Новости» и англоязычные статьи агентства «The New York Times».
До этого еще никто не применял методику BPE для составления заголовков. Разработчики VK стали первыми, кто сделал это в мире и кто адаптировал нейросеть под русскоязычный текстовый материал.
Созданная модель уже была проверена на практике. Добровольцам предложили прочитать несколько текстов и оценить качество заголовков к ним. Почти все опрошенные не смогли отличить машинный заголовок от составленного человеком. Половина из них признали, что машинный заголовок выглядит ничем не хуже «человеческого», а 15% нашли его более привлекательным.
Данная технология может применяться не только для составления заголовков. С её помощью можно значительно сокращать длинные тексты, исключая из них повторяющиеся по смыслу фразы и не влияющие на смысл слова. А в дальнейшем нейросеть способна научиться составлять тексты самостоятельно на любые заданные темы.