Контент, созданный нейросетями, часто страдает от шаблонности из-за особенностей декодирования и обучения с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF). Исследования Кирка и соавторов (2023), а также Падмакумара и Хе (2023) подтверждают, что модели, дообученные на предпочтениях пользователей, выдают менее разнообразные ответы по сравнению с базовыми версиями.
Для выявления однообразия текстов применяются шинглы — перекрывающиеся цепочки из нескольких слов, позволяющие рассчитать коэффициент Жаккара. При работе с большими архивами для ускорения поиска кандидатов в дубликаты используются алгоритмы MinHash и индекс LSH. Это позволяет быстро находить похожие материалы в базе данных перед публикацией.
Помимо анализа слов, можно оценивать структуру текста: нейросети часто выдают предложения одинаковой длины и повторяющиеся зачины. Для обнаружения смысловых повторов, скрытых за уникальными формулировками, применяются векторные представления и косинусная близость. Качественный контент требует подачи конкретных фактов вместо общих запросов.
Предложенные метрики не являются автоматическим приговором, а служат инструментом для редактора. Сравнивая новые тексты с эталонами своей ниши, можно выявлять шаблонные материалы на этапе подготовки. Финальное решение о доработке контента всегда остается за человеком, что позволяет избежать публикации однообразных статей.
