Нейросеть синонимов

Нейросеть для перефразирования, сжатия и увеличения текста онлайн на русском, английском, украинском и белорусском языках

Для студентов и всех учащихся

Нейросеть ReText.AI помогает в написании ВКР (дипломов), курсовых работ, а также рефератов, сочинений и повышает уровень усвоения учебного материала

Для профессионалов, работающих с текстом

Нейросеть ReText.AI — полноценный ассистент для авторов, копирайтеров, рерайтеров, SMM-специалистов и предпринимателей

Какие преимущества у нейросети ReText.AI для текста?

За 7 секунд перефразирует текст с подбором синонимов на 4 языках до 100% уникальности

Функция перефразирования текста онлайн на русском, английском, украинском и белорусском языках улучшает текст, а умный синонимайзер доработает текст до 100% уникальности для прохождения антиплагиата без потери смысла

Увеличивает объем текста для выполнения плана по знакам

Увеличение объема слов в тексте с помощью расширителя текста помогает быстрее выполнять заказы на бирже или напрямую для заказчика, а также вносит разнообразие текста стилистически.

Сжимает текст до указанного размера в 1 клик

С помощью суммаризации пользователи нейросети моментально сокращают текст онлайн до заданного количества знаков и создают аннотации к статьям, книгам, адаптируют большие тексты под социальные сети и создают изложения

Какие функции у нейросети ReText.AI?

«Перефразирование»: умное переписывание текста
на 4 языках!

Перефразирование текста онлайн — основная функция сервиса. Нейросеть сканирует содержание и переписывает текст онлайн другими словами.

На выходе пять перефразированных предложений. Если не устраивает предложенный вариант, вы легко выбрать любой из пяти.

Уровень перефразирования текста

ReText.AI предоставляет три уровня преобразования текста на русском, английском и в бета-режиме на украинском и белорусском языках: низкий, средний и высокий:

• Низкий уровень перефразирования текста дает минимальные изменения;
• Средний уровень значительнее может повысить оригинальность текста, при этом сохраняет основную структуру;
• Высокий уровень существенно изменяет структуру и дает возможность перефразировать текст для антиплагиата.

Умный синонимайзер онлайн

Функция «Синонимы» — лучший онлайн синонимайзер текстов. Принцип работы умного синонимайзера:

• После перефразирования текста нейросеть дополнительно создаст список наиболее подходящих синонимов для каждого слова;
• Пользователю достаточно просто кликнуть на нужное слово в предложении и выбрать один из предложенных вариантов от нейросети.;

На данный момент доступен только синонимайзер для русского языка и английского.

Функция сокращения текста «Суммаризация»

Суммаризация ReText.AI поможет сократить текст онлайн до заданного количества знаков без потери смысла.

Функция позволяется сделать выжимку из текста для конспекта,
уменьшить текст статьи под социальные сети и сжать текст для изложения.

Функция увеличения текста «Расширение»

Функция для увеличения объема слов текста и стилистического разнообразия.

Сервис выделяет слова с одним вариантом расширения текста синим цветом, а термины с несколькими вариантами — желтым.

Функция расширения работает на русском, английском, украинском и белорусском языках, но находится на бета-тестировании.

Последние публикации из блога

Следите за новостями сервиса и советами по работе с текстом

Отзывы и Упоминания

Здравствуйте!
Пользуюсь Retext уже давно, с того момента Как поступила в универ
Сервис всегда помогает мне написать быстро курсовую или реферат.
Спасибо за возможность пользоваться сервисом бесплатно! 🥳

@valeria_483

В последнее время очень часто в универе задают рефераты, каждый раз пользуюсь вашим сервисом. Уже несколько раз сдавала 95% реферат и преподаватель поставил мне автомат ❤️❤️❤️ Спасибо вам большое за Retext!

@lr.dmdv

Веду личный блог, в этом мне помогает Retext. С помощью вашего инстаграм и полезных постов создаю новый контент. А разнообразить его мне помогает ваш сервис!

@makarova__olya_

Спасибо за такую новую функцию. В первый раз увидела и не поверила, что такое наконец-то придумали. Очень полезно в учебе и работе. Пользуюсь не первый раз. Сайт сделан великолепно. Все удобно и понятно!

@ir_vasilevskaya

Этот сервис — моё спасение! выручает не первый год в учёбе и работе: тексты докладов, курсовых работ и отчётом всегда редактирую с помощью retext, очень довольна!

@nemozgyascheritcy

Обожаю этот сервис. Не знаю, что бы делала без него в период зачетной недели. Я сэкономила очень много времени, редактируя тексты для курсовых работ!!)

@_katyanem

Сними лимиты на перефразирование текстов за 599₽ в месяц

И получи доступ ко всем Premium-функциям

Поиск по синонимам в тексте — контролируем процесс или доверяемся нейросетям

Первое что нужно сделать при разработке поисковых, диалоговых и прочих систем, основанных на natural language processing — это научиться разбирать тексты пользовательских запросов и находить в них сущности рабочей модели. Задача нахождения стандартных сущностей (geo, date, money и т.д.) в целом уже решена, остается лишь выбрать подходящий NER компонент и воспользоваться его функционалом. Если же вам нужно найти элемент, характерный для вашей конкретной модели или вы нуждаетесь в улучшенном качестве поиска стандартного элемента, придется создать свой собственный NER компонент или обучить какой-то уже существующий под свои цели.

Если вы работаете с системами вроде Alexa или Google Dialogflow — процесс обучения сводится к созданию простейшей конфигурации. Для каждой сущности модели вы должны создать список синонимов. Далее в дело вступают нейронные сети. Это быстро, просто, очень удобно, все заработает сразу. Из минусов — отсутствует контроль за настройками нейронных сетей, а также одна общая для данных систем проблема — вероятностный характер поиска. Все эти минусы могут быть совершенно не важны для вашей модели, особенно если в ней ищется одна-две принципиально отличающиеся друг от друга сущности. Но если элементов модели достаточно много, а особенно если они в чем-то пересекаются, проблема становится более значимой.

Если вы проектируете собственную систему, обучаете и настраиваете поисковые компоненты, например от Apache OpenNlp, Stanford NLP, Google Language API, Spacy или Apache NlpCraft для поиска собственных элементов, забот, разумеется, несколько больше, но и контроль над такой системой заметно выше.

Ниже поговорим о том, как нейронные сети используются при поиске сущностей в проекте Apache NlpCraft. Для начала вкратце опишем все возможности поиска в системе.

Поиск пользовательских сущностей в Apache NlpCraft

При построении систем на базе Apache NlpCraft вы можете использовать следующие возможности по поиску собственных элементов:

• Встроенные компоненты поиска, основанные на конфигурации синонимов элементов. Пример описания элементов моделей, основанных на синонимах, Synonym DSL т.д. приведены в ознакомительной статье о проекте.
• Использование любого из вышеупомянутых внешних компонентов, интеграция с ними уже предусмотрена, вы просто подключаете их в конфигурации.
• Применение составных сущностей. Суть — в возможности построения новых NER компонентов на основе уже существующих. Подробнее — тут.
• Самый низкоуровневый вариант — программирование и подключение в систему своего собственного парсера. Данная задача сводится к имплементации интерфейса и добавлении его в систему через IoC. На входе реализуемого компонента есть все для написания логики поиска сущностей в запросе: сам запрос и его NLP представление, модель и все уже найденные в тексте запроса другими компонентами сущности. Эта имплементация — место для подключения нейросетей, использования собственных алгоритмов, интеграции с любыми внешними системами и т.д., то есть точка полного контроля над поиском.

Первый подход, работающий на основе настройки синонимов, не требующий ни программирования, ни текстовых корпусов для обучения модели, является самым простым, универсальным и быстрым для разработки.

Ниже представлен фрагмент конфигурации модели “умный дом” (подробнее о макросах и synonym DSL можно прочесть по ссылке).

macros:
 - name: "<ACTION>"
   macro: "{turn|switch|dial|control|let|set|get|put}"
 - name: "<ENTIRE_OPT>"
   macro: "{entire|full|whole|total|*}"
 - name: "<LIGHT>"
   macro: "{all|*} {it|them|light|illumination|lamp|lamplight}"
...
- id: "ls:on"
 description: "Light switch ON action."
 synonyms:
   - "<ACTION> {on|up|*} <LIGHT> {on|up|*}"
   - "<LIGHT> {on|up}"

Элемент “ls:on” описан очень компактно, при этом данное описание содержит в себе более 3000 синонимов. Вот их малая часть: “set lamp“, “light on“, “control lamp“, “put them“, “switch it all“… Синонимы конфигурируются в весьма сжатом виде, при этом вполне читаемы.

Несколько замечаний:

• Разумеется, при работе с поиском по синонимам учитываются начальные формы слов (леммы, стеммы), стоп-слова текста запроса, конфигурируется поддержка прерывистости многословных синонимов и т.д. и т.п.
• Часть сгенерированных синонимов не будет иметь практического смысла, это вполне ожидаемая плата за компактность записи. Если использование памяти станет узким местом (тут речь должна идти о миллионах и более вариантов синонимов на сущность), стоит задуматься об оптимизации. Вы получите все необходимые warnings при старте системы.

Итак вы полностью управляете процессом поиска ваших элементов в тексте запросов, этот процесс является детерминированным, то есть в итоге отлаживаемым, контролируемым, и имеет возможности для последовательного улучшения. Теперь вам нужно лишь аккуратно составить достаточный список синонимов. Здесь вступает в игру человеческий фактор. На этапе старта проекта можно ограничиться лишь несколькими основными синонимами на элемент, достаточно добавить буквально одно-два слова, все будет работать, но в итоге конечно хочется поддержать максимально полный список синонимов для обеспечения наиболее качественного процесса распознавания.

Что может подсказать нам недостающие синонимы в конфигурации, ведь от ее полноты напрямую будет зависеть качество нашей системы?

Расширение списка синонимов

Первое очевидное направление — это в ручном режиме отслеживать логи и анализировать неотвеченные вопросы.

Второе — посмотреть в словаре синонимов, что может быть достаточно полезно для очевидных случаев. Один их самых известных словарей — wordnet.

Работа в ручном режиме может принести определенную пользу, но процесс поиска и конфигурирования дополнительных синонимов элементов здесь явно не стоит автоматизировать.

Помимо этого, разработчики Apache NlpCraft добавили в проект инструмент sugsyn, предлагающий, в процессе использования, дополнительные синонимы для элементов модели.

Компонент sugsyn работает стандартным образом через REST API, взаимодействуя с дополнительным сервером, поставляемым в бинарных релизах — ContextWordServer.

Описание ContextWordServer

ContextWordServer позволяет искать синонимы к слову в заданном контексте. В качестве запроса пользователь передает предложение с помеченным словом, к которому нужно подобрать синонимы, а сервер, используя выбранную модель, возвращает список наиболее подходящих слов заменителей.

Изначально в качестве базовой модели был использован word2vec (skip-gram модель), позволяющий строить векторные представления слов (или эмбеддинги). Идея заключалась в том, чтобы посчитать эмбеддинги слов и основываясь на полученном векторном пространстве отобрать слова, находящиеся ближе всего к целевому.

В целом данный подход работал удовлетворительно, но контекст слов учитывался недостаточно хорошо, даже при больших значениях N для n-граммов. Тогда было предложено использование Bert для решения задачи masked language modeling (поиск наиболее подходящих слов, которые можно подставить вместо маски в предложение). В предложении, которое передавал пользователь, маскировалось целевое слово, и выдача Bert являлась ответом. Недостатком использования одного лишь Bert также было получение не совсем удовлетворительного списка слов, подходящих по контексту использования, но не являющихся близкими синонимами заданного.

Решением этой проблемы стало комбинирование двух методов. Теперь, выдача Bert отфильтровывается, выкидывая слова с векторным расстоянием до целевого слова выше определенного порога.

Далее, по результатам экспериментов, word2vec был заменен на fasttext (логический наследник word2vec), показывающий лучшие результаты. Была использована готовая модель, предобученная на статьях из Wikipedia, а модель Bert была заменена на улучшенную модель — Roberta, смотри ссылку на предобученную модель.

Итоговый алгоритм не требует использования именно fasttext или Roberta в качестве составных частей. Обе подсистемы могут быть заменены альтернативными, способными решить схожие задачи. Кроме того, для лучшего результата предобученной модели могут быть fine-tuned, либо обучены с нуля.

Описание инструмента sugsyn

Работа с sugsyn, удобней всего осуществляется через CLI. Требуется скачать последнюю версию бинарного релиза, использование NlpCraft через maven central в данном случае будет недостаточно.

Общий принцип работы sugsyn достаточно прост. Он собирает примеры использования всех интентов запрашиваемой модели и объединяет их со всеми сконфигурированными синонимами каждого элемента модели. Созданные гибридные предложения посылаются на ContextWordServer, который возвращает рекомендации по использованию дополнительных слов в запрашиваемом контексте. Обратите внимание, для обучения нейронной сети требуются подготовленные и размеченные данные, но для работы sugsyn тоже требуются подготовленные данные — примеры использования, выигрыш в том, что данных для sugsyn нужно совсем немного, кроме того мы используем уже имеющиеся примеры из тестов системы.

Пример. Пусть некий элемент какой-то модели сконфигурирован с помощью двух синонимов: “ping“ и “buzz“ (сокращенный вариант модели, взятой из примера с будильником), и пусть единственный интент модели содержит два примера: «Ping me in 3 minutes» и «In an hour and 15mins, buzz me». Тогда sugsyn пошлет на ContextWordServer 4 запроса:

• text=”ping me in 3 minutes”, index=0
• text=”buzz me in 3 minutes”, index=0
• text=”in an hour and 15mins, ping me”, index=6
• text=”in an hour and 15mins, buzz me”, index=6

Это означает следующее — для каждого предложения (поле “text“) предложи мне какие-нибудь дополнительные подходящие слова, кроме уже имеющихся слов в позиции “index“. ContextWordServer вернет несколько вариантов, отсортированных по итоговому весу (комбинации результатов обеих моделей, влияние каждой модели может быть сконфигурировано), далее отсортированных по повторяемости.

Использование инструмента sugsyn

Приступим к работе

1. Запускам ContextWordServer, то есть сервер с готовыми, предобученными моделями.
   > cd ~/apache/incubator-nlpcraft/nlpcraft/src/main/python/ctxword
   > ./bin/start_server.sh
   
   Обратите внимание на то, что ContextWordServer должен быть предварительно проинсталирован и для успешной работы ему требуется python версий 3.6 — 3.8. См. “install_dependencies.sh“ для linux и mac или мануал по установке для windows. Имейте в виду, что процесс инсталляции влечет за собой скачивание файлов моделей существенных размеров, будьте внимательны.
2. Запускаем CLI, стартуем в нем server и probe с подготовленной моделью, подробности см. в разделе Quick Start. Для начальных экспериментов можно подготовить свою собственную модель или воспользоваться уже имеющимися в поставке примерами.
3. Используем команду sugsyn, с одним обязательным параметром — идентификатором модели, которая должна быть уже запущена в probe. Второй, необязательный параметр — значение минимального коэффициента достоверности результата, поговорим о нем ниже.

Все описанное выше расписано шаг за шагом в мануале по ссылке.

Получение результатов для разных моделей

Начнем с примера по прогнозу погоды. Элемент “wt:phen“ сконфигурирован с помощью множества синонимов среди которых «rain», «storm», «sun», «sunshine», «cloud», «dry» и т.д., а элемент “wt:fcast” с помощью «future», «forecast», «prognosis», «prediction» и т.д.

Вот часть ответа sugsyn на запрос со значением коэффициента minScore = 0.
> sugsyn —mdlId=nlpcraft.weather.ex —minScore=0

"wt:phen": [
   { "score": 1.00000, "synonym": "flooding" },
   ...
   { "score": 0.55013,  "synonym": "freezing" },
   ...
   { "score": 0.09613, "synonym": "stop"},
   { "score": 0.09520, "synonym": "crash" },
   { "score": 0.09207, "synonym": "radar" },
   ...
"wt:fcast": [
   { "score": 1.00000, "synonym": "outlook" },
   { "score": 0.69549, "synonym": "news" },
   { "score": 0.68009, "synonym": "trend" },
   ...
   { "score": 0.04898, "synonym": "where" },
   { "score": 0.04848, "synonym": "classification" },
   { "score": 0.04826, "synonym": "the" },
   ...

Как мы видим из полученного ответа, чем больше значение коэффициента — тем выше ценность предложенных синонимов для элементов модели. Можно сказать, что интересные для использования синонимы здесь начинаются со значения коэффициента равного 0.5. Коэффициент достоверности результата — интегральный показатель, учитывающий коэффициенты выдачи моделей и частоту, с которой системой предлагается синоним в разных контекстах.

Посмотрим, что будет предложено в качестве дополнительных синонимов для элементов примера “умный дом”. Для “ls:loc”, описывающего расположение элементов освещения (синонимы: «kitchen», «library», «closet» и т.д.), предложенные варианты с высокими значениями коэффициента, большим чем 0.5, тоже выглядят заслуживающими внимания:

"lc:loc": [
   { "score": 1.00000, "synonym": "apartment" },
   { "score": 0.96921, "synonym": "bed" },
   { "score": 0.93816, "synonym": "area" },
   { "score": 0.91766, "synonym": "hall" },
   ...
   { "score": 0.53512, "synonym": "attic" },
   { "score": 0.51609, "synonym": "restroom" },
   { "score": 0.51055, "synonym": "street" },
   { "score": 0.48782, "synonym": "lounge" },
   ...

Но около коэффициента 0.5 для нашей модели уже попадается откровенный мусор — ”street”.

Для элемента “x:alarm” модели будильник, с синонимами: ”ping”, ”buzz”, ”wake”, ”call”, ”hit” и т.д. имеем следующий результат:

"x:alarm": [
   { "score": 1.00000, "synonym": "ask" },
   { "score": 0.94770, "synonym": "join" },
   { "score": 0.73308, "synonym": "remember" },
   ...
   { "score": 0.51398, "synonym": "stop" },
   { "score": 0.51369, "synonym": "kill" },
   { "score": 0.50011, "synonym": "send" },
   ... 

То есть для элементов данной модели, с понижением коэффициента качество предложенных синонимов снижается заметно быстрее.

Для элемента “x:time” модели “текущее время“ (1, 2), с синонимами типа ”what time”, ”clock”, ”date time”, ”date and time” и т.д. имеем следующий результат:

"x:time": [
   { "score": 1.00000, "synonym": "night" },
   { "score": 0.92325, "synonym": "year" },
   { "score": 0.58671, "synonym": "place" },
   { "score": 0.55458, "synonym": "month" },
   { "score": 0.54937, "synonym": "events" },
   { "score": 0.54466, "synonym": "pictures"},
   ...    

Качество предложенных синонимов оказалось неудовлетворительным даже при высоких коэффициентах.

Оценка результатов

Перечислим факторы, от которых зависит качество синонимов, предлагаемых sugsyn для поиска в тексте элементов модели:

• Количество синонимов, определенных пользователем в конфигурации элементов.
• Количество и качество примеров запросов к интентам. Под “качеством“ понимается естественность и распространенность добавленных примеров. Спросите гугл «который час», и число полученных результатов будет “примерно 2 630 000“. Спросите — «час который», результатов будет “примерно 136 000“. Текст первого запроса более качественный, и для примера он подойдет лучше.
• Самое главное и непредсказуемое — качество зависит от типа самого элемента и типа его модели.

Иными словами, даже при прочих равных условиях, таких как достаточное количество заранее сконфигурированных синонимов и примеров использования, для некоторых видов сущностей нейронная сеть предложит более качественный набор синонимов, а для некоторых менее качественный, и это зависит от природы самих сущностей и моделей. То есть для достижения сопоставимого уровня качества поиска, выбирая из списка предлагаемых к использованию синонимов, для разных элементов и разных моделей мы должны использовать разные значения минимального коэффициента достоверности предлагаемых вариантов. В целом это вполне объяснимо, так как даже одни и те же слова в разных смысловых контекстах могут быть заменены несколько разными наборами слов заменителей. Предобученная модель, используемая по умолчанию с ContectWordServer может быть адаптирована для одних типов сущностей лучше чем для других, однако перенастройка модели может и не улучшить итоговый результат. Так как Apache NlpCraft — это opensource решение, вы всегда можете изменить все настройки модели, как параметры, так и саму модель с учетом специфики вашей предметной области. К примеру, для специфичной, изолированной области, имеет смысл обучить модель bert с нуля, поскольку данных об этой области в “стандартной” модели может оказаться недостаточно.

При работе с sugsyn, помимо идентификатора модели, вы можете использовать всего один параметр — minScore, просто ограничивая размер выборки синонимов, отсортированных в порядке снижения их качества. Подобное упрощение используется для облегчения работы специалистов, ответственных за расширение списка синонимов элементов настраиваемой модели. Обилие конфигурационных параметров, свойственное работе с нейронными сетями в данном случае способно лишь запутать пользователей системы.

Заключение

Если вы полностью делегируете задачу поиска ваших сущностей нейронным сетям, то для разных элементов и разных типов моделей вы будете получать результаты, заметно отличающиеся качеством распознавания. При этом вы даже не сможете оценить эту разницу, особенно если вы не контролируете настройки сети. Но и самостоятельная конфигурация для установки желаемого порога срабатывания, не будет являться простой задачей. Причиной, как правило, является недостаток достаточного количества данных, необходимых для корректного обучения и тестирования сети. Используя предлагаемый Apache NlpCraft механизм поиска сущностей через набор синонимов и инструмент, предлагающий варианты обогащения данного списка, вы можете самостоятельно контролировать степень достоверности синонимов вашей модели и выбрать из предлагаемых сетью только одобренные вами подходящие варианты. Фактически вы получаете возможность заглянуть в черный ящик и достать из него лишь то, что вам нужно.

С помощью нейросети можно ускорить работу копирайтеров, журналистов, IT-специалистов, редакторов, SMM-, PR-менеджеров и всех тех, кто ежедневно «производит» тонны контента. Многие люди считают, что со временем компьютерные технологии станут полностью заменять работников пера и будут делать не только переписывание небольших статей, но и смогут писать большие книги. Сегодня посмотрим, как происходит генерация текста нейросетью на примере сервиса ReText.AI.

Что такое синонимайзер и для чего он нужен

Синонимайзер — сервис, который предлагает варианты замены слов в тексте на основе запроса или автоматически заменяет их в целых текстах. Принцип его работы похож на переводчик. В нужном поле загружается исходный вариант и программа предоставляет измененный аналог.

Такие сервисы нужны для увеличения количества статей без изменения их смысла. Если вам нужно много статей на одну тему, вовсе не обязательно писать их самостоятельно. После того, как вы закажете одну статью у автора, вам останется только прогнать ее через синонимайзер. В результате вы получите уникальные статьи в необходимом количестве.

В основном синонимайзеры используют для экономии собственного времени. Если же писать их самостоятельно, то можно потерять много времени. Синонимайзер поможет закончить работу всего за пару часов.

Как работает нейросеть

Нейросеть (искусственная нейронная сеть) – это компьютерная программа, которая функционирует по принципам, схожим с работой человеческого мозга. В ее основе – искусственные нейроны, которые способны связываться в цепочки, создавать связи, как и нейроны человеческого мозга.

Нейросети более известны под названием «искусственный интеллект». Главным отличием является то, что они обучаемы и взаимодействуют с другими программами. Системы могут самостоятельно обучаться, действовать в соответствии с алгоритмом, выдавать спонтанные реакции, запоминать данные, сопоставлять и сравнивать.

Например, несколько нейронов создают звено для распознавания какого-либо признака, например цвет, другие определяют форму, третьи – размеры. Все звенья взаимосвязаны друг с другом, и вся нейронная сеть видит объект в целом, может его отнести к определенной категории, выделить его отличительные особенности. По такому принципу работают программы по распознаванию лиц.

Сейчас нейросети широко используются в разных областях, особенно – в бизнесе. Алгоритм оценивает работу сотрудников, разговаривает с клиентами (чат-боты или голосовые ассистенты), принимает решение об одобрении кредита, формирует уникальные предложения. Даже люди, далекие от науки, часто используют искусственный интеллект, например при поиске в интернете, общении с «Алисой» и другими голосовыми ассистентами или обработке фото.

В настоящее время нейросети обучают работе с текстом, например, они уже используются в автоматических переводчиках. В последние годы более активными стали попытки научить искусственный интеллект генерировать текст.

Сервис ReText.AI

4 октября 2021 года компания ReText.AI запустила свой сервис преобразования текстов. По словам авторов проекта они планируют облегчить работу копирайтеров и корреспондентов за счет автоматизации и ускорения процесса по написанию статей, хроник, заметок, а также более объемных произведений. Кроме этого, программа может быть использована для адаптации текстов к разным площадкам – социальным сетям, блогам, официальному сайту. Сейчас тестируется функционал, позволяющий сделать суммаризацию (сокращение) статей.

Сервис создан на основе нейросети, которая использует при генерации различные литературные приемы:

После обработки текст становится уникальным, а изначальный смысл остается. По мере работы сервиса набор приемов расширяется, так как нейросеть постоянно обучается.

Кому может понадобиться ReText.AI

Сервис ориентирован на работу с различными текстами, поэтому его могут использовать:

Возможности ReText.AI

Основное назначение сервиса – перефразирование текста, рерайт. Кроме этого возможно сокращение, редактирование и проверка на уникальность. Рассмотрим базовые функции более подробно.

Перефразирование

Одной из самых больших проблем рерайта является медленное переписывание текста вручную, но программа позволяет делать это в течение нескольких секунд.

Достаточно зайти в редактор, вставить исходный материал в окно слева и нажать на кнопку «Перефразирование». Когда будет изменен текст в правом окне, то оранжевым цветом выделяются те слова и фразы, которые были переписаны. Подсветку можно отключить.

Дальше текст нужно перечитать, так как алгоритм еще молодой, учится, результат не всегда может быть идеальным. Например, один из предложенных вариантов не понравился, его можно заменить: сервис предлагает пять вариантов на каждое предложение.

Чтобы выбрать замену, нужно:

Если не устраивает ни один из предложенных вариантов, можно отредактировать фрагмент прямо в программе.

Суммаризация

Эта функция очень полезна в тех случаях, когда статья должна быть сокращена таким образом, чтобы осталось только главное. Позволяет быстро переделывать контент под нужный формат. С помощью сервиса можно самостоятельно выбрать длину отрывка в зависимости от его длины.

Кроме того, с помощью суммаризации можно сокращать объем текста под требования различных социальных сетей, мессенджеров и других площадок. Есть большой встроенный набор форматов и длины постов.

Проверка уникальности текста

Готовый текст можно проверить на уникальность, но эта функция доступна только премиум-аккаунтам, то есть тем, кто купил подписку. Стоит отметить, что проверка уникальности выполняется честно, результат после перефразирования не сразу может стать уникальным на 100%, может понадобиться дополнительная редактура или замена фрагментов.

Обычно после обработки программой с первого же раза удается поднять уникальность до 85%, в некоторых случаях результат может быть лучше или хуже. Зависит от того, насколько часто алгоритм сталкивался с той или иной тематикой, редактированием человеком.

Функции в разработке

И на этом разработчики тоже не собираются останавливаться. В планах добавить новые функции:

Эти функции будут полезны копирайтерам, веб-мастерам, СЕО-специалистам, тем, кто работает над продвижением сайтов.

Тарифы

У пользователя есть возможность выбрать один из двух тарифов без оплаты.

Выводы

В целом ReText.AI умеет создавать уникальные статьи с сохранением смысла. В этом нет ничего удивительного, ведь это не просто синонимайзер с помощью которого слова в случайном порядке заменяются схожими по смыслу, здесь идет полноценная работа над текстом – он логичный, последовательный. Иногда сервис может ошибиться, поэтому необходимо проверить готовую статью, доработать. Обязательно проверьте уникальность, иначе она может не сразу подняться до приемлемого показателя.

Разработчики не собираются останавливаться на этом, они постоянно совершенствуют программу, добавляют новые функции, расширяются словарный запас, обучают нейронную сеть. Поэтому они считают, что в ближайшем будущем ReText.AI сможет создавать качественные оригинальные тексты, которые будет трудно отличить от написанных человеком.

Синонимайзер текста (уникализатор) — отличный помощник для более быстрого рерайта текста.

Для синонимизации
текста введите текст в текстовое поле и нажмите кнопку синонимизировать.

Как синонимайзер работает без потери смысла в тексте?
Синонимайзер разбивает весь текст по словам и предложениям, далее ставит слова в правильную
форму, затем подбирает синоним к слову и пробует поставить его в ту
форму
в котором оно было изначально, тем самым, смысл текста и предложений сохраняется.

Оцените нашу программу ниже, оставляйте комментарии, мы обязательно ответим.

Синонимайзер на английском языке

Несколько слов о нашем инструменте

Синонимайзер разработан с использованием передовых методов, чтобы он мог эффективно помогать
пользователям в работе. Вы можете использовать его онлайн с любого устройства, все что вам
нужно,
это
подключение к интернету, чтобы использовать уникализатор текста.

Чем полезен сервис синонимизации текста?

В первую очередь сервис будет полезен тем кто занимается рерайтом, чтобы облегчить свой труд
в
написании уникального текста. Для блоггера, который должен ежедневно публиковать несколько
блогов,
им сложно писать уникальный
контент, особенно при написании на одни и те же темы. В этом случае можно использовать
синонимайзер,
чтобы избежать самоплагиата и повысить уникальность текста в блоге. Наш инструмент может
автоматически исправлять синонимы, но так же вы можете выбрать наиболее подходящий синоним
вручную.

Будет ли 100% уникальный текст?

Поскольку перефразирование текста онлайн это автоматический процесс, существует небольшая
вероятность того, что какая-то
часть
текста станет плагиатом. Чтобы проверить уникальность вашего текста, вы можете использовать
инструмент
проверки плагиата. Также перед тем, как выложить статью в просторы интернета, не забудьте
проверить
грамматику вашего контента.

Использования API

Если вы хотите автоматизировать процесс уникализации текста, вы можете использовать наш апи.
На странице API описаны методы, если у
вас есть
вопросы
или
пожелания можете обратиться к нам по почте
admin@rustxt.ru

Приложение доступно в Google Play

Функция корректировки текста

По умолчанию функция отключена.
Чтобы слова отображались с вариантами синонимов включите функцию корректировка текста,
синонимы будут подсвечены красным цветом, при клике на слово появится раскрывающийся список
из которых вы можете выбрать слово и отредактировать его в нужную форму.

Функция подсветка слов

По умолчанию функция включена.
Чтобы легче было понимать какие слова были заменены, синонимы будут подсвечены красным
цветом.
Если вам нужен чистый текст, отключите все функции.

Функция выбора словарей

По умолчанию выбраны все словари.
Чем меньше вы выберите словарь, тем качественнее будет рерайт текста.

Синонимайзеры

Список из 38 синонимайзеров онлайн без потери смысла — автоматический рерайт текста для обхода антиплагиата, с корректировкой слов и предложений, словари синонимов и ассоциаций русского языка. Все удобно отсортированы на 6 видов. Рерайтеру и студенту для борьбы с плагиатом, перефразирования словосочетаний и замены слов на синонимы.

Некоторые синонимайзеры способны значительно ускорить процесс уникализации текста, более того заметно его удешевить, а то и вовсе сделать бесплатным.

---

Другие сервисы