TextPulse로 한 번 업로드로 Word 문서(.docx)를 인간화하는 방법
TextPulse의 Document Humanizer는 한 번의 업로드로 전체 Word 문서를 다시 작성합니다. 최대 15,000단어까지 처리하며, 제목, 표, 그림, 참고문헌은 그대로 보존되고, 정리본 또는 변경 내용 추적 파일을 다운로드할 수 있습니다.
TextPulse의 Document Humanizer로 한 번의 업로드만으로 Word 문서를 humanize할 수 있습니다. .docx를 업로드하면 본문 단락이 AI Humanizer 설정에 따라 humanize됩니다. 완료된 문서는 깔끔한 Word 문서로 다운로드하거나, 변경 내용 추적이 포함된 Word 문서로 다운로드할 수 있습니다. 제목, 목록, 표, 그림, 캡션, 수식, 참고문헌 목록은 원문 그대로 유지됩니다. 최대 15,000단어의 문서를 처리할 수 있으며 Plus 요금제에 포함됩니다.
| Document Humanizer | 한눈에 보기 |
|---|---|
| 입력 | 영어로 작성된 4.5 MB 미만의 Word 문서(.docx), 변경 내용 추적 없음 |
| 길이 | 문서당 최대 15,000단어 |
| 설정 | AI Humanizer 탭에서 복사되어 문서 전체에 적용됨 |
| 다운로드 | 깔끔한 .docx, 변경 내용 추적이 포함된 .docx, 일반 텍스트(.txt) |
| 보관 기간 | 30일, 최신 20개 문서는 Humanized Docs 아래에 표시됨 |
| 과금 | 전달된 각 섹션별, AI Humanizer와 동일한 단어 허용량에서 차감 |
| 플랜 | Plus |
전체 문서 humanizer가 필요한 이유
AI Humanizer는 한 번에 최대 1,000단어를 처리합니다. 12,000단어 분량의 학위논문 장은 복사와 붙여넣기를 열두 번 하고, 다시 서식이 적용된 파일에 열두 번 되돌려 넣어야 한다는 뜻입니다. 제목, 표, 캡션은 먼저 잘라내야 하는데, humanizer는 입력받은 모든 내용을 본문 텍스트로 처리하기 때문입니다. 학위논문이나 dissertation을 장별로 humanize할 때도 마찬가지입니다.
Document Humanizer는 이러한 작업을 없앱니다. Word 파일의 모든 단락을 분류하고, 본문 단락만 humanization을 위해 전송한 뒤, humanized된 텍스트를 원래 서식이 유지된 같은 파일에 다시 씁니다. 하나의 파일이 들어가고 하나의 파일이 나옵니다.
업로드하기 전에 필요한 것
팝업은 요금이 청구되기 전에 여섯 가지를 확인합니다. 확인을 통과하지 못한 문서는 사유와 함께 거부되며, 단어 수는 차감되지 않습니다.
- .docx 형식의 Word 문서입니다. .doc, .odt 및 PDF 파일은 먼저 Word에서 .docx로 저장하십시오.
- 4.5 MB 미만의 파일입니다. 큰 그림이 파일이 한도를 초과하는 가장 흔한 이유이며, Word의 그림 압축 기능을 사용하면 대부분의 파일이 그 아래로 내려갑니다.
- 영어 텍스트입니다. 다른 언어의 문서는 AI Humanizer 탭을 거치며, 이 탭은 한 번에 1,000단어씩 60개 이상의 언어를 처리합니다.
- 추적된 변경 사항이 없습니다. Word에서 모든 변경 사항을 모두 수락하거나 거부한 뒤 업로드 전에 저장하십시오.
- 15,000단어 미만입니다. 더 긴 문서는 장별로 나누어 각 부분을 따로 업로드하십시오.
- 요금제에 충분한 단어가 있습니다. 팝업은 확인 전에 정확한 비용을 표시합니다. 예를 들어 "이 문서를 Humanizing하는 데 4,822단어가 소요됩니다"라고 표시됩니다.
Word 문서를 단계별로 humanize하는 방법
- 대시보드의 왼쪽 사이드바에 있는 Tools에서 Doc Humanizer를 열거나, AI Humanizer 탭에서 Humanize 버튼 옆의 Doc Humanizer 버튼을 클릭하십시오. 이 기능은 Plus 요금제에 포함됩니다.
- 팝업 상단에서 humanization 옵션을 설정하십시오. Intensity, writing mode, US or UK English, Voice, Remove em-dashes 및 Freeze terms는 AI Humanizer 탭에서 미리 채워지며 문서 전체에 적용됩니다.
- .docx 파일을 업로드 영역에 놓거나 컴퓨터에서 선택하십시오.
- Check document를 클릭하십시오. 체크리스트가 파일을 확인하고 팝업이 단어 기준 비용을 표시합니다. 아직 청구되지 않습니다.
- Humanize document를 클릭하십시오. 떠 있는 창이 "Humanizing section 3 of 12"와 같이 섹션별 진행 상황을 보여줍니다. 대시보드에서 계속 작업하거나 페이지를 떠나도 되며, 문서가 준비되면 이메일 알림을 받습니다.
- 정리된 Word 파일, 추적 변경 사항이 포함된 Word 파일 또는 일반 텍스트를 다운로드하십시오. 문서는 30일 동안 Humanized Docs 아래에도 표시됩니다.
자신의 논문을 인간적으로 다듬기
중요한 단어나 인용은 건드리지 않고, AI 보조로 작성한 텍스트를 자연스럽고 사람처럼 들리게 바꾸세요.
무엇이 보존되고 무엇이 다시 작성되는가
본문 단락만 다시 작성됩니다. 파일의 모든 단락은 전송되기 전에 분류됩니다. 제목, 목록, 표 셀, 그림 및 표 캡션, 그리고 표시 수식은 변경되지 않은 채 유지됩니다. 참고문헌 항목, 각주, 머리말과 꼬리말, 목차, 그리고 레이블과 같은 짧은 줄도 변경되지 않은 채 유지됩니다.
본문 단락 안에서는 인라인 수식, 각주 표시, 하이퍼링크, 이미지, 필드 코드가 제자리에 보존됩니다. 둘러싼 텍스트의 굵게, 기울임꼴, 강조 표시 형식도 그대로 유지됩니다. 인용, 숫자, 이름, 그리고 고정된 용어는 AI Humanizer와 마찬가지로 문자 그대로 보존됩니다. 선택한 작성 모드와 어조도 모든 섹션에 적용됩니다.
파일은 원본에서 다시 구성되므로 스타일, 번호 매기기, 그림, 페이지 레이아웃은 변경되지 않습니다. Word는 단락이 더 길어지거나 짧아지면 페이지 나눔을 다시 배치할 수 있습니다.
정리본 또는 변경 내용 추적본
정리본 파일은 인간화된 문서로, 제출하거나 계속 편집할 수 있도록 준비된 상태입니다. 변경 내용 추적본 파일은 삭제되거나 삽입된 각 단어를 TextPulse 작성자의 Word 수정 사항으로 보여 줍니다. Word에서 열고 Review로 이동한 다음, 각 변경 사항을 하나씩 수락하거나 거부하거나, 한 번에 모두 수락할 수 있습니다. Reject All을 선택하면 원래 텍스트가 복원됩니다.
Word에서 검토하는 지도교수와 공동 저자는 별도의 비교 보기 없이도 무엇이 바뀌었는지 확인할 수 있으며, 이는 변경 내용 추적이 적용된 교정된 .docx를 검토하는 방식과 같습니다. 일반 텍스트 파일(.txt)은 서식이 없는 인간화된 본문 텍스트를 담고 있습니다.
단어 요금이 부과되는 방식
Document Humanizer는 AI Humanizer와 동일한 단어 허용량을 사용합니다. 시작하기 전에 팝업에 인간화해야 하는 문서의 총 단어 수가 표시됩니다. 문서는 섹션 단위로 인간화되며, 각 섹션이 전달될 때마다 계정에 섹션별로 요금이 부과됩니다. 문서가 실행 중일 때 취소하기로 결정하면, 전달된 섹션에 대해서만 요금이 부과됩니다.
문서가 보관되는 위치
완성된 문서는 왼쪽 사이드바의 Humanized Docs와 Humanized Docs 페이지에 표시됩니다. 문서는 30일 동안 다운로드할 수 있습니다. 가장 최근의 20개 humanized 문서는 항상 목록에 표시됩니다. 각 계정에서는 한 번에 하나의 humanized 문서만 실행할 수 있습니다. 다음 문서는 현재 문서가 완료되거나 취소된 뒤에 시작할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
아니요. 먼저 Word에서 파일을 .docx로 저장하십시오(File, Save As, Word Document). PDF를 Word로 변환한 파일은 단락이 깨지고 강제 줄바꿈이 남아 있는 경우가 많으므로, 업로드하기 전에 변환된 파일을 확인하고 변환 과정에서 남은 변경 내용 추적을 모두 수락하십시오. 그러면 Document Humanizer가 .docx를 읽고 구조를 보존합니다.
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.
