的主题建模存在两个主要问题
Posted: Wed Dec 18, 2024 8:27 am
相关主题列表中每提及一个主题即可获得一分，每项最多可获得两分。由于列表中每个主题的相关主题有 50 个，因此理论上最多可获得 100 分。
平均和目标内容分数部分细分了内容分数的重要范围。平均分数显示针对该术语排名的文章通常写得有多全面。目标分数显示您想要达到或超过的覆盖范围。
当前内容分数可视化图表显示您实现目标内容分数的进度，显示您的内容当前是否低于平均水平（红色）、平均水平（黄色）或目标覆盖率（绿色）。
字数统计
MarketMuse 还会跟踪您的字数，并显示它与其他符合您查询的内容相比如何。这是您在写作区域工作的内容的字数，它会随着您的写作而变化。
MarketMuse 字数统计截图显示当前字数、平均字数和目标字数。
平均字数和目标字数是通过提取涵盖同一主题的专家文章内容得出的。
字数栏显示您距离目标字数还有多远。它会随着您的写作而填满，填满表示已达到或超出目标。
相关主题表
此表显示了文章中应包含的基本主题以及提及这些主题的大概频率。核心相关主题按与焦点主题的相关性排序。
MarketMuse 相关主题表的部分屏幕截图，显示主题、分布和建议用法。
MarketMuse 研究应用程序
分布（缩写为 DIST）显示您在文章中提及此主题的频率范围。建议分布显示 MarketMuse 关于您可能想要提及此主题的次数的建议。单击此列表中的相关主题会显示一个幻灯片，其中包含可用于丰富您的写作的该主题的变体。
与 Frase 相比，MarketMuse 提供了更丰富的优化体验。此外，它还提供了更多专为内容团队设计的工作流程、个性化难度指标和自然语言生成。#contentstrategy #NaturalLanguageGeneration
点击推文
使用 Frase 优化内容
Frase 有一个很棒的文本编辑器，它还将图片整合到文章中。除此之外，你还会发现人们对其主题建模存在重大担忧。让我们以内容策略帖子为例。
谷歌搜索“内容策略”后得到的前两个结果的截图，显示了文本添加、精选片段、人们还询问和自然搜索结果。
谷歌SERP
这篇文章写得相当不错。但它完美吗？ 那得看情况。
段落内容编辑器
Frase 可以声称这是一篇完美的帖子，让您沾沾自喜。它坚持说我们得分 100%！但没有什么是完美的。事实上，根据他们的主题模型，我们错过了很多主题，例如：
戳
希望
惊喜
雷切尔
互联网
分钟
毛坯
机会
百分比
心
地点
牛津
物质
克里斯
混乱
还有很多
Frase 列出了 200 多个与本文主题相关的主题。因此，如果您喜欢大量数据，您会很高兴。但如果您追求的是高质量数据，那就另当别论了。
在数据科学中，有一个概念称为 n-gram；可以将其视为用于描述主题的单词数量。复杂的主题通常需要更多单词来描述概念。
因此，您的主题由以下内容组成：
Unigrams（一个单词）
二元词组（两个词）
三卦（三个词）
四元词组（四个单词）
Frase 为主题“内容策略”创建的主题模型包含异常多的单元词。具体细节如下：
n-gram 主题 弗拉瑟 市场缪斯
Unigram（1 个单词） 56% 8%
二元词组（2 个词） 33% 74％
三卦（3个词） 11% 14%
四元组（4 个词） 0％ 4%
从本质上来说，将单字母组合纳入主题模型并没有错。MarketMuse 针对同一主题（内容策略）的主题模型有以下四个单字母组合：营销、策略、营销人员、SEO。
但是 Frase ：
它没有提供复杂的建议，因为其主题模型中缺少高阶 n-gram。
许多单词主题建议都是不相关的（参见上面的列表）。
缺乏数据保真度是一个主要问题。
更快地针对错误的事情进行优化并不会让事情变得更好。
结论
MarketMuse 优化
具有高度相关主题和建议分布的强大、高保真 越南电话号码 主题模型
内容得分目标和竞争分析
语句优化
在主题建议中提供了大量数据，但结果似乎不够完善
生成式人工智能
生成式人工智能可帮助作家和内容营销人员产生创意、创作引人入胜的故事，甚至使内容创作过程自动化。借助生成式人工智能，作家可以克服创作障碍、提高生产力并探索讲故事的新途径。通过利用生成式人工智能的潜力，作家和内容营销人员可以开启一个无限可能的世界，使他们能够以前所未有的方式创作引人入胜且具有影响力的内容。
结论
两家公司都提供了出色的解决方案。但是使用 Frase 则需要支付额外费用。
内容简介
内容简介的目的是向作者提供详细而结构化的指导，以便他们能够更快地创作出更好的内容，并且减少编辑工作。
平均和目标内容分数部分细分了内容分数的重要范围。平均分数显示针对该术语排名的文章通常写得有多全面。目标分数显示您想要达到或超过的覆盖范围。
当前内容分数可视化图表显示您实现目标内容分数的进度，显示您的内容当前是否低于平均水平（红色）、平均水平（黄色）或目标覆盖率（绿色）。
字数统计
MarketMuse 还会跟踪您的字数，并显示它与其他符合您查询的内容相比如何。这是您在写作区域工作的内容的字数，它会随着您的写作而变化。
MarketMuse 字数统计截图显示当前字数、平均字数和目标字数。
平均字数和目标字数是通过提取涵盖同一主题的专家文章内容得出的。
字数栏显示您距离目标字数还有多远。它会随着您的写作而填满，填满表示已达到或超出目标。
相关主题表
此表显示了文章中应包含的基本主题以及提及这些主题的大概频率。核心相关主题按与焦点主题的相关性排序。
MarketMuse 相关主题表的部分屏幕截图，显示主题、分布和建议用法。
MarketMuse 研究应用程序
分布（缩写为 DIST）显示您在文章中提及此主题的频率范围。建议分布显示 MarketMuse 关于您可能想要提及此主题的次数的建议。单击此列表中的相关主题会显示一个幻灯片，其中包含可用于丰富您的写作的该主题的变体。
与 Frase 相比，MarketMuse 提供了更丰富的优化体验。此外，它还提供了更多专为内容团队设计的工作流程、个性化难度指标和自然语言生成。#contentstrategy #NaturalLanguageGeneration
点击推文
使用 Frase 优化内容
Frase 有一个很棒的文本编辑器，它还将图片整合到文章中。除此之外，你还会发现人们对其主题建模存在重大担忧。让我们以内容策略帖子为例。
谷歌搜索“内容策略”后得到的前两个结果的截图，显示了文本添加、精选片段、人们还询问和自然搜索结果。
谷歌SERP
这篇文章写得相当不错。但它完美吗？ 那得看情况。
段落内容编辑器
Frase 可以声称这是一篇完美的帖子，让您沾沾自喜。它坚持说我们得分 100%！但没有什么是完美的。事实上，根据他们的主题模型，我们错过了很多主题，例如：
戳
希望
惊喜
雷切尔
互联网
分钟
毛坯
机会
百分比
心
地点
牛津
物质
克里斯
混乱
还有很多
Frase 列出了 200 多个与本文主题相关的主题。因此，如果您喜欢大量数据，您会很高兴。但如果您追求的是高质量数据，那就另当别论了。
在数据科学中，有一个概念称为 n-gram；可以将其视为用于描述主题的单词数量。复杂的主题通常需要更多单词来描述概念。
因此，您的主题由以下内容组成：
Unigrams（一个单词）
二元词组（两个词）
三卦（三个词）
四元词组（四个单词）
Frase 为主题“内容策略”创建的主题模型包含异常多的单元词。具体细节如下：
n-gram 主题 弗拉瑟 市场缪斯
Unigram（1 个单词） 56% 8%
二元词组（2 个词） 33% 74％
三卦（3个词） 11% 14%
四元组（4 个词） 0％ 4%
从本质上来说，将单字母组合纳入主题模型并没有错。MarketMuse 针对同一主题（内容策略）的主题模型有以下四个单字母组合：营销、策略、营销人员、SEO。
但是 Frase ：
它没有提供复杂的建议，因为其主题模型中缺少高阶 n-gram。
许多单词主题建议都是不相关的（参见上面的列表）。
缺乏数据保真度是一个主要问题。
更快地针对错误的事情进行优化并不会让事情变得更好。
结论
MarketMuse 优化
具有高度相关主题和建议分布的强大、高保真 越南电话号码 主题模型
内容得分目标和竞争分析
语句优化
在主题建议中提供了大量数据，但结果似乎不够完善
生成式人工智能
生成式人工智能可帮助作家和内容营销人员产生创意、创作引人入胜的故事，甚至使内容创作过程自动化。借助生成式人工智能，作家可以克服创作障碍、提高生产力并探索讲故事的新途径。通过利用生成式人工智能的潜力，作家和内容营销人员可以开启一个无限可能的世界，使他们能够以前所未有的方式创作引人入胜且具有影响力的内容。
结论
两家公司都提供了出色的解决方案。但是使用 Frase 则需要支付额外费用。
内容简介
内容简介的目的是向作者提供详细而结构化的指导，以便他们能够更快地创作出更好的内容，并且减少编辑工作。