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寫過很多文章 卻依舊取不好一個標題

翟繼茹 2019-11-15 10:54:41

轉載:品玩 建國

取標題太難了。

一篇好文章能不能被更多人看到,首先靠的就是標題。好標題決定了讀者是否點擊,好內容則決定了讀者是否深入閱讀。

如果你從事媒體/公關行業,相信你比任何其他行業的人都要清楚標題對于文章的重要性。而如果你是一名讀者,也一定喜歡足夠吸引眼球的標題。

不過如同韓寒所說,“聽過很多道理,卻依然過不好這一生。”或許我們寫過很多文章,但取個好標題依舊是難題。

萬物皆有規律

好標題是有跡可循的,找到其中的規律,便能四兩撥千斤。著手搜集一下近兩年刷屏的爆款文章,想找出它們的標題的共同點。不過仔細一想,我的腦袋就大了——按照統計學的標準,必須要分析足夠多的樣本,才能得出一個相對客觀、接近于真相的答案。

幸運的是,如今人工智能可以幫我們完成標題評估的工作。

作為一款常用的微信編輯器,“壹伴”除了幫助公眾號運營者高效地處理文章排版、轉載、查看文章閱讀和點贊等工作之外,它還提供了一個“標題評分”的功能。

“標題評分”,顧名思義,它能根據你現有的文章標題進行打分,同時可進行 10 個標題的評分。

如果得分較低,你能夠根據“標題推薦”的參考,不斷調整標題,從而獲得更高的標題分數。得分越高,意味著標題的吸引力越大。這一功能是基于 TensorFlow 開源機器學習框架開發出來的。

“人腦對標題進行打分,評價緯度可能有語句通順、情感色彩、字數長度等等,但人腦可以例舉的標準數非常有限。”壹伴的聯合創始人楊慧杰對 PingWest品玩說道,“機器的優勢就在于它在采用了一個語言模型之后,可以計算上千萬組的數據,進而發現更深層次的文字表達特征。”

楊慧杰提到的這個模型叫做BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),它是 Google 于 2018 年發布的基于**雙向 Transformer **的大規模預訓練語言模型,建立在 TensorFlow 的基礎上,被稱為最強的 NLP(自然語言處理)模型。

它原本可以用于問答、情感分析、垃圾郵件過濾、文檔分類等等任務當中。在壹伴這里,它能夠自然地聯系標題中前后詞語的聯系,理解其含義。壹伴通過 TensorFlow 對 BERT 進行訓練,在眾多數據里找到一定規律,因而通過這個語言模型獲得的標題評分,會更具有參考意義。

AI 取標題靠譜嗎?

這應該是大家心中都有的疑問,因為通常人工智能在執行任務時,不會像人類那樣細膩。

給標題打分其實就是像人一樣去理解、評估語言的含義和效果,因此前期需要人類對其進行大量訓練,賦予它一定的人類思維模型,才能讓人工智能進行正常的作業。

當被問及壹伴標題評分的訓練過程時,楊慧杰表示,在功能上線之前,他們花了 21 天的時間對機器進行反復訓練、測試以及調整。

前期測試過程中,壹伴建立了一個包含 1800 萬個標題的數據庫,并結合文章閱讀數、點贊數和留言數對機器進行訓練。這其中幾乎涵蓋了可以表現文章效果的所有數據,最終達到了團隊的設立的三個標準,他們才決定上線標題評分的功能。

對于機器來說,它首先需要區分優質和劣質,壹伴準備的 1800 萬個標題里,被分為優質和劣質標題,機器首先要在這兩種類別中找到各自的特征,并做以區分。最終機器的評價準確度提升到了 87%。楊慧杰稱這已經是語言分析類任務中較高的得分了;其次壹伴邀請了用戶對其進行內測,測試期間已經形成了口碑效應;最后壹伴將用戶提供的歷史文章AB測試數據與機器打分進行對比,機器的準確率同樣達到了 87%。因此它已經具備了輔助人類進行打分的能力。

對,輔助人類進行打分。現階段的人工智能的工作不是取代人類,而是幫助人類更好地工作。標題評分可以給你很好的建議,取出好標題。

但由于“取標題”有一定的流量趨向性,很容易與一些不合規的詞語或描述沾邊。因此壹伴還在其中加入了“鑒別低俗內容 AI”,如果內容涉及低俗、敏感,或違反廣告法,它都會提示風險。

技術提升效率

其實在功能測試過程中,壹伴還邀請了新世相團隊加入測試——后者據說是中國擁有最高工程師員工比率的內容公司。

新世相今年開始建設自己的 “內容 AI 中臺”,致力于用 AI 為內容創作賦能,提升內容生產的效率和質量。通過壹伴提供的商業 API 調用接口,新世相將標題評分接入了“內容 AI 中臺”,用來幫助新世相團隊優化標題。

據楊慧杰透露,目前每天有超過 6 萬名公眾號運營者在使用標題評分功能,而每天打分的標題數量則超過了 10 萬個。

如今你在微信上看見的一些標題,說不定就是通過壹伴的標題評分最終得出來的。

在新世相的“AI 內容中臺”里,有著新世相團隊給標題打分的記錄。他們會對一篇文章擬多個標題,并對這些標題進行打分,再根據評分給予的建議修改標題,最后得到一個較高的分數和令團隊滿意的標題,他們才會使用。
 

從前評估一個標題的好壞有兩個:經驗和最終效果。當然最終效果是蓋棺定論,我們更想要的是在文章發出去之前給它取一個合適、且更好的標題,一篇好文章不能因為標題沒取好被埋沒了。

盡管市面上有大量教你取標題的書籍,不過這類書籍往往有著時效的局限性。網絡用語瞬息萬變,每天都會有新的流行語,用老方法是不能適應新潮流的。況且要讀完厚厚一本書,還需要你投入大量的時間和精力。

因此在處理大量數據的任務面前,機器更能勝任這個角色。TensorFlow 本身是一個開源的機器學習框架,它能大大降低工程師的工作量,并節省更多時間。

楊慧杰稱,由于 TensorFlow 的集成度和封裝都很好,在使用過程十分順利,工程師幾乎沒有花時間在 TensorFlow 的調整上,而是將更多精力投入在了特征工程、數據優化和調參等工作中。

如今我們生活正在被人工智能緩慢滲透,它正幫助我們獲得更好的工作和生活。當然標題評估僅僅是機器學習的一個小小的案例,幸運的是,現在你不再孤單地一個人亂想標題,可以有機器輔助你完成取標題的工作。

未來還會有更豐富的機器學習的成果,說不定此時正發生在你的身邊。


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