Virlyは、特許取得済みのStyleMatch™テクノロジーを使用して、特に3次元の詳細な分析を通じて、スタイルの模倣を可能にしている：
1.言語フィンガープリンティング::
- 過去の投稿における文の長さの嗜好の分析（テンポの速い短文／専門的な長文）
- 修辞的特徴の検出（散文／質問／データ論証の使用の有無）
- 感情的気質のスコア（形式、ユーモア、やる気など）
2.コンテンツテーマのモデリング::
- 頻度の高い業界用語（SaaSにおける「ARR」や「解約率」など）を抽出する。
- 専門分野のナレッジグラフの構築
- ユーザーによって最もよく議論される3～5つの中核的なトピックを特定する
3.インタラクティブな学習モード::
- 統計的なCTA（行動喚起）のタイプ（リンククリック／コメントインタラクション／プライベートメッセージリード）
- 最適なリリース時間パターンの分析
- ユーザーやファンの典型的な反応を記録する
まず、BERT モデルを使用してスタイル類似度スコア（しきい値 ≥ 0.78）が計算され、次に、手動による微調整のために「書き換え」ボタンが提供されます。ユーザーは、設定パネルなどを通じて、特定のスタイル要素を手動で強化することもできます：
- 用語密度の増減
- ユーモア指数の調整（1～5段階）
- セット・ケース・シェア（企業ストーリー／個人的経験）
この答えは記事から得たものである。Virly：LinkedInのバイラルコンテンツ生成を自動化するツールについて
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil