也许您不知道什么是创伤性脑损伤

[rakibhasan]

2. 提取并解释实体
这是我真正喜欢利用 NLP 技术、自然语言编程技术的地方，这些技术使我们能够以一种为用户增加价值的方式扩展内容，特别是向用户解释您（在此特定情况下作为作者）和他们（作为读者）可能不知道的概念。

我最喜欢的网站是dandelion.eu。在一定数量 德国电话数据 的使用中它是完全免费的。但如果您要制作大量内容，我强烈建议您注册他们的API服务。您要做的就是提取和解释实体。

想象一下，您这里有一个精选摘要，它谈论的是自行车安全。它回答了“为什么自行车安全如此重要？”这个问题。它说，戴头盔的骑车人遭遇车祸或类似事故时遭受创伤性脑损伤的可能性要低 50%。这就是您收到的精选摘要中的答案。

好吧，也许您的读者也不知道那是什么，以及为什么知道一种东西可以如此有效地保护您免受另一种东西的伤害是很重要的。

识别并扩展你的问题的术语
这就是实体提取非常重要的地方。dandelion.eu 要做的是识别该名词短语。它将识别短语“创伤性脑损伤”，然后为您提供该短语的确切描述。现在，您可以扩展最初从精选片段中提取的段落，并在其中添加关于创伤性脑损伤的确切含义的引文。

所有问题都会发生这种情况。您将发现读者可能不知道的不同术语，然后能够扩展这些术语。

3. 创造新颖的研究
现在，我想在此过程中做的一件事不仅仅是利用其他人写的内容，还要尝试做一些新颖的研究。如你所知，Google Trends 可能是我最喜欢进行新颖研究的地方，因为如果世界上有任何主题，就会有人搜索它，我们可以了解人们的搜索方式。