텍스트의 의미 분석 - 기사의 품질을 기준으로

고품질 종이 - 그것은 같은 스타일로 디자인 단지 유능하고 독특한 텍스트, 아니다, 그것은 검색 엔진에 의해 색인에 최적화되어야한다. 그리고 정말 좋은 텍스트를 읽기 쉽게 공개의 핵심 문제로 얻을 수있는받는 사람을 허용하기 쉬워야한다.

5 분이 일을하고 많은 노력을 필요로하지 않습니다 - 완벽 기사를 작성하는 것은 위의 모든 요구 사항을 충족하는지 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 현실은 젊은 기자와 카피라이터의 대부분이 좋은 결과를 달성하기 위해 열심히 일하도록 강요한다는 것이다. 문제는 품질이 깊은 의미 분석했다 해당 기사를 호출 할 수 있다는 사실에있다. 이 개념은 허용되는 기준 지표의 특정리스트의 유무의 비교를 포함한다. 수치가 허용 한계를 초과하지 않는 경우, 문서는 성공한 것으로 간주 할 수있다.

첫 번째 표시 - 소위 "물". 이 개념은 기사에서 제기 된 문제 나 문제의 본질에 대한 충분하지 않습니다 어떤 특별한 의미를 생각하지 않는 텍스트의 부분을 포함한다. 텍스트에서 "물"의 최대 한도 - 40 %, 그렇지 않으면 단순히 재미와 의미없는 것이다. 그러나, 물론, 즉, 너무 건조하고 복잡한 텍스트를 얻기 위해, 그렇지 않으면하지 않고 위험을 할 수 없습니다. 그러나 의도적으로 신뢰성과 과학의 텍스트를주고 건조 함을 추구 카피라이터가있다.

텍스트의 의미 론적 분석은 또한 "중지 단어"로 개념이 포함되어 있습니다. 이 범주에는 노동 조합, 전치사 등의 단어 인식되지 않고 검색 엔진에 의해 인식되지 않는 무리가 포함되어 있습니다. 일할 때 "중지 단어"필요하다고 고려하는 것이 필요하다, 그러나 그들의 숫자는 기사의 내용의 5 % 이하 없어야합니다.

텍스트의 분석의 주요 지표는 "오심"입니다. 그것에서 반드시 같은 기사가 문맹 읽을 표시하기 때문에, 포기해야합니다. 텍스트의 불쾌한 느낌을 얻을 수 맨 처음 제안에서이 독자. 이 도면에서 눈에 충돌 동의어 반복을 포함한다. 정상 범위 표시기의 텍스트 "환자"는 10 %를 초과하지 않아야한다.

또한 실제 카피라이터 중요한 의미를 들어 키워드의 분석. 그들은 어떤 최적화의 기본이되는 기사를 사용하는 사이트의 증진을위한 필수적이다. 의미 - 현대의 검색 엔진은 이미 검색의 특별한 종류 존재한다. 그는 사용자가 검색 창에 특정 단어의 도입을 말하고 원하는 것을 결정하기 위해 고안된 기술이다. 시맨틱 검색 엔진의 기초는 단어의 직접적인 의미입니다.

이 기술은 서로 관련 쿼리에있는 단어뿐만 아니라 계정에 자신의 위치 및 기타 매개 변수를 사용하는 방법을 결정합니다.

작은 예제를 생각해 봅시다 : 당신은 어떤 종류의 서비스를 검색하는 스마트 폰의 검색 엔진을 사용합니다. 쿼리에서 핵심 단어의 의미 론적 분석, 사용자의 대략적인 위치를 결정하고, 획득 된 데이터를 기반으로, 당신을 위해 적합한 결과를 제공합니다.

같은 물건도 있습니다 의미 코어. 이 문제와 소위의 창조 "와일드 카드 쿼리,"즉, 프로젝트를 진출하게됩니다 문구의 목록의 분석이 포함되어 있습니다. 당신이 "요청 마스크"를 만들 때 필요한 직접 기사에 의해 추진 주제와 관련된 주요 단어의 의미 분석을 수행하고, 동의어 및 일반 문구의 목록을 표시합니다.

그 후, 각각 "마스크"를 미드 레인지 및 저주파 쿼리를 선택하는 것이 필요하다. 당신은 확실히 가능한 키워드 어구의 수를 최대화 할 수 있도록 다른 언어에서 고려 전문 용어와 차입을해야합니다. 구성 요소로 나누어 단어를 검색을 용이하게하거나 동족 단어는 또한 핵 의미에서 사용될 수 값에 가까운이 경우 식 어휘 의미 론적 분석은 특히 유용 할 것이다.

마지막 단계는 - 이것은 매우 드문 목록과 비 쿼리의 예외입니다.