아폴론의 소재 제작 시스템은 인공지능과 전문적인 분석 방법론을 결합하여 고도화된 과정을 통해 진행됩니다. 이 시스템은 크리에이터들에게 창의적이고 품질 높은 콘텐츠 소재를 제공하기 위해 다음과 같은 단계를 포함합니다.
아폴론의 시스템은 각 글자를 이진 코드로 변환하고, 이를 통해 형성된 단어와 문장에 고유의 ‘에너지’를 할당합니다. 이 과정은 문장이나 글이 지니는 독특한 성질을 파악하는 데 중요합니다. 새로운 시각이나 해석이 제시된 자료에 높은 ‘참신함’ 점수를 부여하여, 통상적인 정보보다는 독창적이고 창의적인 소스를 선별합니다. 이는 데이터 분석과 지속적인 학습을 통해 이루어지며, 창의적이고 유니크한 콘텐츠 소스를 탐색하고 선별하는 데 중요한 역할을 합니다.
아폴론의 데이터 분석 시스템은 선별된 소스에서 핵심 키워드를 추출합니다. 이 키워드들은 해당 소스의 중심 내용과 가치를 대표하며 크리에이터들이 관련 주제를 깊이 있게 탐구할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 핵심 키워드를 바탕으로 아폴론은 관련된 추가 레퍼런스 자료를 광범위하게 수집합니다. 이 자료들은 학술 논문, 전문가의 글, 업계 보고서, 뉴스 기사 등 다양한 출처에서 가져옵니다. 이 과정은 소재의 깊이와 다양성을 보장하며 크리에이터들이 보다 폭넓은 시각에서 주제를 접근할 수 있도록 돕습니다. 수집된 자료들은 통합되어 키워드와 연관된 주제의 광범위한 컨텍스트를 제공합니다.
데이터 수집 및 분석
첫 번째 단계는 인터넷, 데이터베이스, 학술 자료 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것입니다. 이 데이터는 첨단 크롤링 기술과 API를 사용하여 수집되며, 이후 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝 알고리즘을 통해 분석됩니다. 이 분석은 데이터의 관련성, 신뢰성 및 참신성을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.에너지 분석을 통한 참신한 소스 발굴
아폴론의 시스템은 각 글자를 이진 코드로 변환하고, 이를 통해 형성된 단어와 문장에 고유의 ‘에너지’를 할당합니다. 이 과정은 문장이나 글이 지니는 독특한 성질을 파악하는 데 중요합니다. 새로운 시각이나 해석이 제시된 자료에 높은 ‘참신함’ 점수를 부여하여, 통상적인 정보보다는 독창적이고 창의적인 소스를 선별합니다. 이는 데이터 분석과 지속적인 학습을 통해 이루어지며, 창의적이고 유니크한 콘텐츠 소스를 탐색하고 선별하는 데 중요한 역할을 합니다.
핵심 키워드 및 추가 레퍼런스 수집
아폴론의 데이터 분석 시스템은 선별된 소스에서 핵심 키워드를 추출합니다. 이 키워드들은 해당 소스의 중심 내용과 가치를 대표하며 크리에이터들이 관련 주제를 깊이 있게 탐구할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 핵심 키워드를 바탕으로 아폴론은 관련된 추가 레퍼런스 자료를 광범위하게 수집합니다. 이 자료들은 학술 논문, 전문가의 글, 업계 보고서, 뉴스 기사 등 다양한 출처에서 가져옵니다. 이 과정은 소재의 깊이와 다양성을 보장하며 크리에이터들이 보다 폭넓은 시각에서 주제를 접근할 수 있도록 돕습니다. 수집된 자료들은 통합되어 키워드와 연관된 주제의 광범위한 컨텍스트를 제공합니다.
