Google hat eigenes Textspinning Patent angemeldet

Google hat eigenes Textspinning Patent angemeldet Die Suchmaschinen Google hat sowohl eine Studie über einen neuen Algorithmus publiziert, der Webseiten und die der Mitbewerber in “konsistente” Artikel verwandeln kann. Durch die Erstellung von Originalinhalten kann der neue Algorithmus von Google die Frage eines Nutzers beantworten, ohne sie an eine andere Website zu senden. Das ist eine weitere Form künstlicher Intelligenz. Die Konsequenzen sind enorm. Wie funktioniert algo paraphrase? Der neue Algorithmus von Google kombiniert Webinhalte mit einem Algorithmus, der Ihre Inhalte “extrahiert” und dann irrelevante Teile eliminiert. Diese Technik ist vergleichbar mit den Algorithmen zur Erzeugung von Snippets. Der „algo paraphrase“ wird auch als “extraktive Zusammenfassungen” definiert, da Inhalte aus Webseiten extrahiert werden. Extraktive Zusammenfassungen sind wie eine Reduktion des Originaltextes auf die wichtigsten Sätze. Später verwendet dieser Algorithmus eine andere Art von Algorithmus, die als abstrakte Zusammenfassung bezeichnet wird. Abstrakte Zusammenfassungen sind eine Form der Paraphrase. Der aktuelle Nachteil der künstlichen Paraphrasierung (abstrakte Zusammenfassungen) ist noch, dass vermutlich fast ein Drittel der Zusammenfassungen falsche Fakten enthält. Neue Taktik Google’s Statement Die richtigen Snippets Der Google Algorithmus Neue Taktik Google vereint zwei Techniken zu einer neuen Googles neue Suche hat einen Weg gefunden, das Beste aus beiden Ansätzen zu kombinieren. Sie verwenden “extraktive Zusammenfassungen”, um wichtige Fakten aus Web-Dokumenten zu extrahieren und dann den “abstrakten” Ansatz anzuwenden, um den Inhalt zu paraphrasieren. Dieser Ansatz erstellt ein neues Dokument, das auf den im Web gefundenen Informationen basiert und eine eigene Version von Wikipedia erstellt. Googles neuer Algorithmus wird in einem Forschungsartikel mit dem Titel Generating Wikipedia by combining long sequences beschrieben. Google’s Statement Laut Google: “Wir zeigen, dass die Erstellung von Wikipedia-Artikeln in englischer Sprache als Zusammenfassung von Quelldokumenten angegangen werden kann.” Dies bedeutet, dass Google möglicherweise Informationen über ein Thema von mehreren Websites sammelt. Also “Wir benutzen die extraktive Zusammenfassung, um ungewöhnliche Informationen zu identifizieren….” Dies impliziert, dass Googles Algorithmen die Inhalte von Webseiten auf die wichtigsten Sätze reduzieren, um die Bedeutung zu extrahieren. Der nächste Schritt ist die Verwendung: “…ein abstraktes neuronales Modell, um den Artikel zu generieren.” Dies bedeutet, dass Google dann die extrahierten Bedeutungen nimmt und ein “neues reales abstraktes Modell” verwendet, um diese Fakten (von vielen Websites) in natürlich wirkenden Sätzen und Absätzen zusammenzufassen, um einen Artikel zu erstellen. Google behauptet, dass die resultierenden Artikel menschliche Tests bestehen können. “Wir zeigen, dass dieses Modell flüssige und zusammenhängende Absätze mit mehreren Sätzen erzeugen kann? Wenn wir Referenzmaterial erhalten, können wir nachweisen, dass es relevante Fakteninformationen, wie in menschlichen Evaluationen.“ Die richtigen Snippets Ausgewählte Snippets sind der erste Schritt Die ausgewählten Extrakte sind ein Beispiel für extraktive Kompression. Es ist ein Prozess des Nehmens einer gesamten Webseite, dann des Werfens heraus irrelevante Wörter und Phrasen und des Haltens nur der wenigen Sätze, die die Antwort zu einer Frage mitteilen. Es gibt bereits einen Google-Algorithmus, der Webseiten für Google Voice umwandelt. Die Technologie nennt sich Sentence Compression by Deletion mit LSTMs zusammengefasst. Roger Montti von Search Engine Journal hat es in seinem Artikel hervorragend zusammengefasst: Google Voice Search Algorithmus Suche Zusammenfassung. Der Google Algorithmus Fasst der Google-Algorithmus auch Ihre Inhalte zusammen? Der Zweck dieses Algorithmus ist es, “mehrere Dokumente” zu kombinieren. Dies kann für Bücher gelten. Dies kann für Open-Source-Informationsdatenbanken gelten. Dies kann jedoch auch für jede öffentliche Website, einschließlich ihres Inhalts, gelten. Die Suche verwendet Wikipedia-Themen als Suchanfragen und Suchmaschinenergebnisse als Abstracts, die dann paraphrasiert werden, um neue Artikel zu erstellen. Dieser Algorithmus führte auch einen Side-by-Side-Test durch, indem er auch einen zweiten Satz von Artikeln erstellte, die nur die von Wikipedia zitierten Referenzen verwendeten. Das Dokument beschreibt den Prozess auf diese Weise: “Referenzdokumente werden von einer Suchmaschine bezogen, die das Wikipedia-Thema als Suchanfrage verwendet, ähnlich wie unsere Referenzen in Suchmaschinen. Wir zeigen auch Ergebnisse mit Dokumenten, die nur in den Referenzen der Wikipedia-Artikel zu finden sind.” Die englische Übersetzung ist, dass sie Wikipedia-Themen als Suchanfragen und Suchmaschinenergebnisseiten (SERPs), Ihre Inhalte, als Quellenmaterial verwenden, um neue Webseiten zu generieren, die verwendet werden können, um eine Frage zu beantworten, ohne jemals einen Link zu Ihrer Website erstellen zu müssen. Das Suchdokument sagt nicht aus, ob Google seine eigenen Inhalte anzeigt, die aus Ihren Inhalten erstellt wurden. Es gibt auch keine Diskussion darüber, ob Google Links zu den Quelldokumenten hinzufügen wird, weder als Teil des SERP noch als Fußnote. Sie brauchen nicht zu Google zu gehen, um Ihre Inhalte zu sehen. Die Forschung kommt zu dem Schluss, dass ihre Erfahrungen erfolgreich waren. Google kann seine eigenen Inhalte generieren, indem es Ihre Inhalte aggregiert, um die Fragen eines Nutzers zu beantworten, ohne sie durch Anklicken Ihrer Website zu stören. Das sagt der Google-Suchbericht: “Wir haben gezeigt, dass die Wikipedia-Generierung als Multi-Dokumenten-Kompressionsproblem angegangen werden kann….” Dieser Begriff “Multi-Dokument” bezieht sich auf jedes frei verfügbare Dokument, auch auf Ihre Webseiten und die Ihrer Mitbewerber. Und das sagt das Forschungspapier über den Erfolg des Algorithmus: “Dieses Modell übertrifft herkömmliche Decoder-Encoder-Architekturen für lange Sequenzen deutlich, so dass wir auf viele Referenzdokumente zugreifen und konsistente und informative Wikipedia-Artikel erstellen können. Das bedeutet, dass Google viele Websites nutzen kann, um “verwandte” und “informative” Artikel zu generieren. Das ist eine ziemlich beunruhigende Formulierung. Wird Google diesen Algorithmus mit Voice Assistant verwenden? Es gibt noch kein Wort darüber, wann oder ob Google damit beginnt, eigene Inhalte aus Ihren Inhalten zu generieren. Ein solcher Algorithmus ist jedoch ideal für die Suche nach Sprachassistenten. Die Sprachassistentensuche ist eine Suche über ein Mobiltelefon oder Internetgerät nach Objekten (IoT) in Ihrem Zuhause oder Auto. So kann eine Person den Google Voice Assistant nach einem Filmstar fragen und der Google Voice Assistant kann in Sätzen antworten, um Ihre Frage zu beantworten, als ob Sie eine echte Person gefragt hätten. Fazit zum Google Patent um selbstständig Texte zu erstellen dank künstlicher Intelligenz Google hat lange danach gestrebt, wie der Sprachassistent auf Star Trek zu sein. Im Jahr 2014 wurde berichtet, dass eine frühere Version der Stimmensuche der Schauspielerin, die die Stimme des Computers Star Trek spielte, benannt wurde. Ein solcher Algorithmus würde perfekt in eine Sprachassistenten-Einstellung passen. Nun wirft dieses neue patent natürlich auch sehr viele Fragen, Zweifel und Kritiken auf. Ist es beispielsweise der Diebstahl geistigen Eigentums. Nutzt Google nun moderne Verfahren um geistiges Eigentum intelligent zu stehlen? Oder ist es gar kein Diebstahl? Zudem fragen sich nun auch sehr viele Texter sowie Contentersteller, wie gegebenenfalls deren berufliche Zukunft aussehen mag, wenn Google und weitere IT Firmen selbstständig in der Lage sind, Texte zu verfassen, die von menschlich erstellen texten nicht mehr zu unterscheiden sind.