Автоматташтырылган Титулдук Тегиңизди Оптималдаштыруу үчүн Терең Үйрөнүүнү Колдонуу боюнча Semalt Кеңеши



SEO рейтингинде алдыңкы орунду ээлөөнүн тез ыкмасы - алардын аталышына жогорку даражалуу ачкыч сөздү киргизүү. Жана бир мүнөткө ойлонуп көрсөңүз, бул чындыгында эле акылдуу чечим экендигин түшүнөсүз. Эгер сизде буга чейин ачкыч сөзү жок орунду ээлеген баракчаңыз бар болсо, анда аталышында ачкыч сөздүн болушунун маанисин элестетип көрүңүз. Сиз табигый түрдө ошол ачкыч сөз үчүн көбүрөөк индекстелет; демек, сиз мыкты орунду ээлейсиз.

Эми, эгер биз ошол ачкыч сөздү алып, Мета сүрөттөмөңүзгө кошкон болсок, анда издөө натыйжаларында баса белгиленип, көбүрөөк издөө тутумунун колдонуучулары чыкылдатып жибериши мүмкүн. Бул, албетте, веб-сайттын пайдасын тийгизет.

Элестетип көрүңүз, Semalt жүздөгөн, миңдеген же миллиондогон баракчалары бар веб-сайтта иштеп жаткан. Эгер биз муну кол менен жасашыбыз керек болсо, анда ал көп убакытты талап кылат жана тез эле кымбаттап кетет. Анда кантип биз аны баракты талдап, ар бир Аталышты жана Мета сүрөттөмөсүн оптималдаштыра алабыз? Чечим - машинаны колдонуу. Ар бир барактан жогорку даражалуу ачкыч сөздөрдү табууга машинаны үйрөтүү менен, биз убакытты жана чыгымдарды үнөмдөйбүз. Машинаны колдонуу менен маалыматтарды киргизүү командасына караганда мыкты жана тезирээк иштеши мүмкүн.

Келгиле, Uberдин Людвиг жана Гуглдун T5 чыгармаларын кайра киргизели

Uberдин Людвиг жана Google T5 айкалыштыруу менен, сизде күчтүү система бар.

Жыйынтыктап айтканда, Людвиг - бул колдонуучуларга эч кандай код жазбай эле өркүндөтүлгөн моделдерди үйрөтүүгө мүмкүндүк берген ачык булактуу авто ML куралы.

Google T5, тескерисинче, SERT стилиндеги моделдердин мыкты версиясы. T5 кыскача маалыматтарды которуп, которуп, суроолорго жооп берип, издөө суроолорун жана башка көптөгөн функцияларды классификациялай алат. Кыскача айтканда, бул абдан күчтүү модель.

Бирок, T5 титулун оптималдаштыруу үчүн даярдалгандыгы жөнүндө эч кандай көрсөтмө жок. Бирок, балким, биз муну жасай алабыз, жана мындайча:
  • Төмөнкү мисалдар келтирилген үйрөтүлгөн маалымат топтомун алабыз:
    • Биздин максаттуу ачкыч сөзсүз баштапкы аталыштын тегдери
    • Биздин максаттуу Ачкыч сөз (дер)
    • Максаттуу ачкыч сөздөр менен оптималдаштырылган аталыш тегдери
  • Колдонуучу T5 коду жана окуу куралдары
  • Өз моделибизди текшерип көрүшүбүз үчүн, оптимизацияланбаган аталыштар топтомун алыңыз
Биз буга чейин түзүлгөн маалымат топтомунан баштайбыз жана маалымат топтомун кандайча түзгөнүбүздү көрсөтөбүз.

T5тин авторлору бизге Google Colab деталын камсыз кылганга жетишээрлик берешен болушкан, биз аны T5ти так жөндөө үчүн колдонобуз. Аны изилдөөгө убакыт бөлгөндөн кийин, каалаган майда-чүйдө суроолорго жооп бере алдык. Colab блокнотунда T5ти жаңы тапшырмалар үчүн кантип так жөндөө керектиги жөнүндө көрсөтмөлөр бар. Бирок, коддун өзгөрүшүн жана дайындарды талап кылууну карап жатып, ал көптөгөн жумуштарды камтыйт жана биздин идеялар кемчиликсиз болушу мүмкүн.

Бирок жөнөкөй болушу мүмкүн болсочу? Бир нече ай мурун чыккан Uber Ludwig 3 версиясынын аркасында бизде бир топ пайдалуу функциялардын айкалышы бар. Людвигдин 3.0 версиясы:
  • Моделдерден кошумча натыйжалуулукту алуучу гиперпараметр оптималдаштыруу механизми.
  • Hugging Faceдин Transformers кампасы менен кодсуз интеграциялоо. Бул колдонуучуларга GPT-2, T5, DistilBERT жана Electra сыяктуу жаңыланган моделдерге табигый тилди иштетүү тапшырмалары үчүн мүмкүнчүлүк берет. Мындай тапшырмалардын айрымдарына классификацияланган сезимдерди талдоо, аталыштарды таануу, суроолорго жооп берүү жана башкалар кирет.
  • Бул жаңы, тезирээк, модулдук жана TensorFlow 2ге таянган, кеңейтилген арткы сапатка ээ.
  • Бул Apache Parquet, TSV жана JSON сыяктуу көптөгөн жаңы маалымат форматтарын колдойт.
  • Анын кутучасынан k-эселенген кайчылаш текшерүү мүмкүнчүлүгү бар.
  • Салмагы жана Biases менен интеграцияланганда, бир нече моделдик окутуу процесстерин башкаруу жана көзөмөлдөө үчүн колдонсо болот.
  • Анын ызы-чуу белгилерин колдогон жаңы вектордук маалымат түрү бар. Эгер биз начар көзөмөл менен алектенсек, бул оңой болот.
Бир нече жаңы функциялар бар, бирок биз Hugging Face Transformers менен интеграцияны эң пайдалуу өзгөчөлүктөрдүн бири деп эсептейбиз. Hugging face түтүкчөлөрүн SEO аталыштарын жана Meta сүрөттөлүшүн түзүү боюнча аракеттерди бир кыйла жакшыртуу үчүн колдонсо болот.

Түтүктү колдонуу буга чейин үйрөтүлгөн жана моделдин бубунда бар моделдерге божомолдорду жүргүзүү үчүн эң сонун. Бирок, бизде керектүү нерселерди жасай турган моделдер азырынча жок, ошондуктан биз Людвиг менен Түтүктү бириктирип, веб-сайттын ар бир бетине укмуштуудай автоматтык аталыш жана Мета Сыпаттама түзөбүз.

Fly-Tune T5 үчүн Людвигди кантип колдонобуз?

Бул биздин кардарларыбыздын веб-сайтында эмне болуп жаткандыгын так көрсөтүүгө аракет кылып жатканда, бул маанилүү суроо. Ушул жерде, "T5 окутуу үчүн Людвигди колдонуу ушунчалык жөнөкөй, биз аны мыйзамсыз деп эсептешибиз керек" деген клише бар. Чындыгында, биз эквиваленттүү иш-аракет үчүн КТ инженерин жалдаш керек болсо, биз кардарларыбыздан бир топ жогору акча талап кылат элек.

Бул жерден сиз T5ти кандайча жөнгө салгандыгыбызды билесиз.
  • 1-кадам: жаңы Google Colab дептерин ачыңыз. Андан кийин, GPU колдонуу үчүн Иштөө убактысын өзгөртөбүз.
  • Буга чейин бириктирилген Hootsuite дайындар топтомун жүктөп алабыз.
  • Андан кийин Людвигди орнотобуз.
  • Орнотуудан кийин, биз окутуу топтомун панданын маалымат алкагына жүктөп, анын сырткы көрүнүшүн текшеребиз.
  • Андан кийин биз эң олуттуу тоскоолдукка туш болобуз, бул туура конфигурация файлын түзүп жатат.
Кынтыксыз тутумду куруу үчүн T5 үчүн документтер талап кылынат жана биз аны оңдогонго чейин туруктуу сыноолор жана каталар талап кылынат. (эгер сиз бул жерден өндүрүү үчүн Python кодун тапсаңыз, анда бул узак жол болмок.)

Сөздүктөрдү киргизүү жана чыгаруу өзгөчөлүктөрүн карап чыгып, жөндөөлөрүңүздүн туура тандалып алынгандыгын текшериңиз. Эгер туура жасалса, Людвиг иштеп жаткан модель катары 't5-small' колдоно баштайт. Чоңураак T5 моделдери үчүн моделдин хабын өзгөртүп, анын тукумун жакшыртуу оңой.

Бир нече саат бою моделди үйрөтүп бүткөндөн кийин, биз текшерүүнүн тактыгын алабыз.

Людвиг текст жаратуудагы башка маанилүү өлчөөлөрдү, негизинен, түшүнбөстүктү жана түзөтүү аралыкты автоматтык түрдө тандай тургандыгын белгилей кетүү маанилүү. Бул экөө тең бизге туура келген аз сандар.

Окутулган моделдерди наамдарды оптималдаштыруу үчүн кандайча колдонобуз

Биздин моделдерди сыноо үчүн чыныгы кызыктуу бөлүгү болуп саналат.

Биринчиден, Hootsuite титулунун титулу жок титулдук топтомун жүктөп алабыз, ал машыгуу учурунда моделде байкалбай калган. Сиз төмөнкү буйрукту колдонуп, маалыматтарды алдын ала көрө аласыз:

! баш

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Людвиг жана Т5 кичинекей машыгуу топтому менен ушунчалык көп нерсени жасай алары абдан таасирдүү жана алар гиперпараметердин өркүндөтүлүшүн талап кылбайт. Туура сыноо, ал биздин максаттуу ачкыч сөздөр менен кандайча өз ара байланышта болот. Ал канчалык жакшы айкалышат?

Streamlight менен аталышын оптималдаштыруу колдонмосун түзүү

Мазмун жазуучулар бул колдонмону эң пайдалуу деп эсептешет. Жөнөкөй техникалык билимди талап кылбаган колдонмону колдонуу таң калыштуу эмеспи? Ооба, бул жерде Streamlight эмне үчүн керек.

Аны орнотуу, ошондой эле колдонуу, бир топ түз алдыга. Аны орнотуп орнотсоңуз болот:

! pip орнотуу

Бул моделди колдонуучу колдонмо түздүк. Керек болгондо, биз аны ошол эле жерде модель үйрөтө турган жерден иштетсек болот, же буга чейин үйрөтүлгөн моделди сценарийди иштетүүнү пландап жаткан жерге жүктөп алсак болот. Ошондой эле CSV файлын даярдап, оптималдаштырууга үмүттөнгөн аталыштар жана ачкыч сөздөр камтылган.

Эми биз колдонмону ишке киргизип жатабыз. Моделди иштетүү үчүн, биз оптималдаштырууга үмүттөнгөн аталыштар жана ачкыч сөздөр бар CSV файлына жол беришибиз керек. Людвигди машыктырып жатканда CSV тилкесинин аталыштары дал келиши керек. Эгерде модель бардык аталыштарды оптимизациялабаса, сиз чочулабашыңыз керек; татыктуу номерди туура алуу дагы алдыга карай чоң кадам.

Pythonдун адистери болгондуктан, бул менен иштөө бизди аябай толкундандырат, анткени адатта каныбызды сордуруп алат.

Окутуу үчүн колдонуучунун маалымат базасын кантип өндүрүү керек

Hootsuite наамдарын колдонуп, биз кардарларыбызга жакшы иштей турган, бирок атаандаштары үчүн дефолт болуп калышы мүмкүн болгон моделдерди үйрөтө алабыз. Ошол себептен биз өзүбүздүн маалымат топтомубузду чыгаргандыгыбызды камсыз кылабыз жана биз муну кантип жасайбыз.
  • Google Search Console же Bing Webmaster Tools колдонмосундагы өз маалыматтарыбызды колдонобуз.
  • Альтернатива катары, биз дагы SEMrush, Moz, Ahrefs ж.б.
  • Андан кийин титул теги үчүн сценарий жазып, андан кийин максаттуу ачкыч сөзү жок болгон аталыштарды бөлүп алабыз.
  • Ачкыч сөздөрдүн жардамы менен оптимизацияланган аталыштарды алып, ачкыч сөздөрдү синонимдерге алмаштырабыз же башка ыкмаларды колдонуп, аталышы "димптимизацияланган".

Корутунду

Semalt автоматтык түрдө мета сүрөттөмөлөрдү жана аталыштар тегдерин оптималдаштырууга жардам берүү үчүн ушул жерде. Муну менен, сиз SERP боюнча алдыда кала аласыз. Вебсайтты талдоо эч качан оңой иш эмес. Мына ошондуктан бизге жардам бере турган станокту үйрөтүү чыгымдарды гана эмес, убакытты да үнөмдөйт.

Semalt, ар дайым жеңишке жетип турушуңуз үчүн, Людвиг жана Т5 маалымат топтомуңузду түзө турган адистер бар.

Бүгүн бизге чалып коюңуз.

mass gmail