解决方案:怎么进行网络推广呢（网站推广的3种方法分享）

　　解决方案:怎么进行网络推广呢（网站推广的3种方法分享）

　　一个网站想要有更好的SEO优化结果一定要做出相应的努力，注意更多的细节，做好相关的反向链接优化，才能更好地帮助排名网站关键词起来，那么SEO反向链接的常用方式有哪些呢？下面介绍如何进行网络推广，一起带大家了解一下

　　1. 友情链接

　　

　　众所周知，友情链接可以把用户带到我们的网站，帮助网站增加权重，但需要注意的是，在交换友情链接时，最好找一个权威性高、和自己领域一样的网站，实力也大于等于自己的网站，这样才能对自己的网站有更多的好处。

　　2. 平台推广

　　在线推广中获取反向链接的方法之一是通过博客、论坛、贴吧等文章并附加链接，但这通常需要高质量，因此您还应该注意其发布的数量和质量。

　　

　　三、分类目录

　　在网站SEO中，分类目录是系统地对网站进行分类，并将其提交给DMOZ目录、雅虎目录和ODP目录的一些专业目录，网站在每个类别中，它可以排列属于该类别的网站站点名称，URL链接，内容摘要和子类别目录。

　　以上就是如何进行网络推广为大家总结的几点网站SEO反向链接优化技巧，帮助站长掌握更多技巧，推广网站权重越来越高，希望以上能给大家带来帮助。

　　解决方案:浅谈AI文章*敏*感*词*的几点开发思路

　　人工智能与生物工程、纳米科学并称为21世纪的三大未来科技。今天我们来看一个小场景，AI文章*敏*感*词*。顾名思义，这个工具的目的是让计算机像人类一样写作，产出高质量的专业文章。

　　我们先来看一个不靠谱的。有一段时间它被称为废话文章*敏*感*词*，它可以根据关键字生成近10,000个单词的单词。生成的文章直接把我看哭了。如果想感受效果，可以试试：

　　Bullshit 文章 *敏*感*词*链接：suulnnka.github.io/BullshitGenerator

　　从技术角度来说，一个文章模板库，一个段落随机*敏*感*词*，一个语音库就可以完全实现以上功能，比较简单。

　　不过虽然最终效果比较简单，但是模板库、段落*敏*感*词*、语音库实际上构成了文章*敏*感*词*技术框架的第一层，解决了文章的结构问题。

　　模板库

　　一个典型的文章应该包括五个部分：标题、摘要、正文、参考文献（图片、音频、视频文件、数据图表、其他说明性文件附件等）、审阅和校对，文本在结构上可以可见总分公式、并列公式、分句公式、比较公式、递进公式、纵横公式共6种。模板库为文章提供了素材容器和结构框架，并为可能的交互和参数干预提供了接口。

　　段落*敏*感*词*

　　段落*敏*感*词*生成和管理段落，是文章分而治之策略的体现。一个文章由若干段组成，每段由特定任务（Special Task）驱动生成，并根据实际情况进行相应的推导和分支。其底层逻辑是对提纲句（Outline Sentence）进行针对性的场景渲染（Scene Render），从而丰富文章的内容。

　　词库

　　

　　语音库是经典文章、段落、句子和修辞的收录库。它本质上是一种语义模式的积累机制。直接引用或转录（转换后引用）。

　　基于以上技巧，写出了一个没有灵魂，可能是废话，不合逻辑的文章。接下来说说让文章有话题性和逻辑性，使之真正成为文章的实现思路。

　　逻辑树

　　什么是逻辑树？以苏格拉底的三段论为例：

　　P：凡人必死

　　问：苏格拉底是人

　　R：苏格拉底要死了

　　先有P，再有Q，最后引入R，不能随意反转。这是逻辑。例如你不能做这样的事情：

　　R：苏格拉底要死了

　　问：苏格拉底是人

　　P：凡人必死

　　逻辑把文本和数据变成故事、论证或其他对读者有帮助和启迪的内容，让文章有它存在的意义，也就是有灵魂。逻辑树在 文章 *敏*感*词*框架的第二层工作，其目标是为 文章 提供逻辑。

　　

　　麦肯锡是世界著名的咨询机构，经常使用逻辑树和金字塔逻辑模型作为解决复杂问题的咨询模型。常见的逻辑树结构有3种，如下图所示：

　　技术上，基于上述逻辑模型，我们可以构建一个以参数为根的树状逻辑结构，这样我们就可以用分而治之的算法解决各级叶子问题，逐步向上递归，添加和合并支持资源，以证明最后的论点。在结构上，每个节点称为一个视点（Viewpoint）。在结构阶段，每个观点都是一个句子，最后段落*敏*感*词*根据句子生成段落。

　　同时，审稿人要根据专家经验和逻辑树进行交叉验证，为文章的生成和验证提供建议。

　　到目前为止，我们已经产生了一个相当可读的文章、逻辑和可流动的观点，所以接下来我们要做的是，我们将它提升为一个好的或优秀的文章。

　　在文章*敏*感*词*的第一层和第二层，我们通过逻辑树来跑遍各种文章素材，让文章具备讲故事和论证的能力，但是问题是目前So到目前为止，我们构建的文章内容都是基于一般技术、一般材料和广泛的数据，因此我们在原创性和新颖性方面往往做得不够。因此，我们必须在原创精神上进行启迪和引导，使文章具有更高的职业价值。

　　原创性因素库

　　这是一个基于作者自身喜好的学习系统，本质上是一个基于作者专家经验或个人观点的断言库（Assertion Repository）。区分其他人认为运动和饮食是 50/50 的观点。断言库的引入为文章场景构建了一个偏好维度，使其有别于其他类似的文章，当文章匹配资源时，会给予匹配的视点更高的优先级你的断言的分量。

　　自动审核规则库

　　该模块通过不同的规则设置构建了一套最佳实践，从而在进行文本生成时建立一个最优的方向。使得剧情反转、氛围渲染、驾驶节奏等不同阅读维度的专家体验注入成为可能。

　　注入上述服务后，相信生成的文章质量有了进一步的提升。以后我会针对这个话题对NLP、神经网络、RNN等进行进一步的技术探讨，尽可能提供一些类似的产品。大家体会。欢迎对此话题感兴趣的朋友随时与我讨论交流。