لماذا يجب عليك استخراج الكلمات الرئيسية من النص؟
يعد استخراج الكلمات الرئيسية والعبارات الرئيسية من النص مفيدًا لعدة أسباب:
- تحسين محرك البحث (SEO): إذا كان لديك موقع ويب أو مدونة ، فإن استخدام الكلمات الرئيسية ذات الصلة في المحتوى الخاص بك يساعد في تحسين تصنيفات محرك البحث الخاص بك ويسهل على الأشخاص العثور على المحتوى الخاص بك. أيضًا ، يعد تكرار الكلمات مهمًا لكبار المسئولين الاقتصاديين. يؤثر عدد الكلمات الأساسية في النص على إمكانية الوصول إلى النص.
- تحليل البيانات: يساعدك استخراج الكلمات الأساسية من نص في تحديد الموضوعات أو الموضوعات المشتركة في مجموعة بيانات كبيرة. هذا مفيد لأبحاث السوق وتحليل المعنويات وأنواع أخرى من تحليل البيانات.
- تصنيف المحتوى: من خلال استخراج الكلمات الرئيسية من النص ، قم بتصنيف المحتوى الخاص بك وتنظيمه بشكل أكثر فعالية. هذا يجعل من السهل العثور على أجزاء معينة من المعلومات واستردادها ويساعدك أيضًا على تحديد الفجوات أو التكرار في المحتوى الخاص بك.
- تحليل النص وتلخيصه: يستخدم استخراج الكلمات الرئيسية أيضًا لتلخيص النقاط أو الموضوعات الرئيسية لجزء من النص. هذا مفيد لفهم محتوى مستند أو مقال بسرعة ، أو لإنشاء ملخص أو ملخص لقطعة أطول من الكتابة.
ما هو استخراج الكلمات الرئيسية؟
استخراج الكلمات الرئيسية هو تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المستخدمة لتحديد واستخراج الكلمات والعبارات الأكثر أهمية وذات الصلة من مستند نصي تلقائيًا. تساعد الكلمات الأساسية المستخرجة في تلخيص المستند أو تصنيفه أو تحسين إمكانية البحث فيه.
تستخدم خوارزميات استخراج الكلمات الرئيسية عادةً تقنيات إحصائية ودلالية لتحديد الكلمات والعبارات الأكثر صلة. تتضمن بعض الخوارزميات الشائعة TextRank و TF-IDF و LSA .
ما هو نظام TextRank؟
TextRank عبارة عن خوارزمية قائمة على الرسم البياني تحدد أهم الكلمات والعبارات في المستند. وهي تعمل على أساس تواجدها مع الكلمات والعبارات الأخرى في النص. تعمل الخوارزمية عن طريق إنشاء رسم بياني حيث تمثل كل عقدة كلمة أو عبارة. تمثل الحواف بين العقد تواجدها المشترك. ثم يتم تحديد العقد الأكثر أهمية باستخدام حسابات تشبه نظام ترتيب الصفحات.
ما هو TF-IDF؟
TF-IDF (مصطلح تردد الوثيقة العكسي) عبارة عن خوارزمية إحصائية تحدد أهم الكلمات في المستند بناءً على تواترها وندرتها في المستند وفي مجموعة من المستندات. تعمل الخوارزمية عن طريق تعيين وزن لكل كلمة في المستند بناءً على تكرارها وتردد المستند العكسي.
ما هو LSA؟
LSA (التحليل الدلالي الكامن) عبارة عن خوارزمية دلالية تحدد أهم الكلمات والعبارات في المستند بناءً على علاقاتها الدلالية الكامنة مع الكلمات والعبارات الأخرى في النص. تعمل الخوارزمية عن طريق إنشاء مصفوفة من التكرار المشترك للكلمات في المستند ، ثم استخدام تحليل القيمة المفردة (SVD) لتحديد أهم العلاقات الدلالية الكامنة.
يعد استخراج الكلمات الرئيسية مفيدًا للعديد من التطبيقات مثل تلخيص النص واسترجاع المعلومات وتصنيف النص وتحسين محرك البحث.
كيف يتم إنشاء الكلمات الرئيسية تلقائيًا؟
لإنشاء كلمات رئيسية من النص تلقائيًا ، استخدم أدوات وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية المختلفة (NLP). فيما يلي بعض الخطوات التي يجب اتباعها:
- استخدم أداة البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج الكلمات والعبارات الأكثر شيوعًا من النص. العديد من لغات البرمجة لديها مكتبات لهذا الغرض ، مثل Python’s NLTK و spaCy.
- تطبيق علامات جزء من الكلام لتصفية الكلمات غير ذات الصلة مثل المقالات وحروف الجر والضمائر.
- استخدم خوارزمية استخراج الكلمات الرئيسية مثل TextRank أو TF-IDF أو LSA لتحديد الكلمات الرئيسية الأكثر أهمية وذات الصلة في النص. تستخدم هذه الخوارزميات عادةً التحليلات الإحصائية والدلالية لتحديد الكلمات الرئيسية.
- قم بتعيين حد لتصفية الكلمات الرئيسية الشائعة جدًا أو النادرة. يتم ذلك بناءً على تكرار حدوث الكلمة الرئيسية في النص أو بناءً على تكرار المستند للكلمة الرئيسية عبر مجموعة من النصوص.
- قم بتنظيم الكلمات الأساسية المستخرجة في مجموعات أو مجموعات بناءً على تشابهها الدلالي أو موضوعها.
- أخيرًا ، راجع الكلمات الرئيسية التي تم إنشاؤها للتأكد من أنها ذات صلة بالنص وذات مغزى.
ما هي أداة استخراج الكلمات الرئيسية؟
مستخرجات الكلمات الرئيسية هي برامج كمبيوتر أو خوارزميات تعمل على تحديد واستخراج الكلمات أو العبارات الأكثر صلة وأهمية تلقائيًا من نص منظم أو غير منظم. الكلمات الأساسية المستخرجة مفيدة لمجموعة متنوعة من الأغراض. هذه الكلمات الأساسية مفيدة لاسترجاع المعلومات ، وتصنيف النص ، وتحسين محركات البحث (SEO). هناك أيضًا بعض أدوات الاستخراج المستندة إلى API. إنها واحدة من أكثر طرق استخراج الكلمات الرئيسية استخدامًا في علم البيانات. لمزيد من المعلومات ، راجع البرامج التعليمية عبر الإنترنت على صفحات الويب مثل GitHub .
تستخدم أداة استخراج الكلمات الرئيسية عادةً مجموعة من التقنيات من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي والتحليل الإحصائي لتحديد الكلمات الرئيسية واستخراجها.
عندما يتعلق الأمر بتقييم أداء أدوات استخراج الكلمات الرئيسية ، استخدم بعض المقاييس القياسية في التعلم الآلي. هذه المقاييس هي الدقة والدقة والتذكر ودرجة F1.
مثال على API لاستخراج الكلمات الرئيسية هو Textrazor. يمكن الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات Textrazor باستخدام مجموعة متنوعة من لغات الكمبيوتر ، بما في ذلك Python و Java و PHP وغيرها.
لا ، كلمات التوقف والكلمات الرئيسية ليست هي نفسها. كلمات التوقف هي كلمات شائعة تتم إزالتها من البيانات النصية لتقليل الضوضاء. الكلمات الرئيسية هي كلمات أو عبارات محددة ذات صلة بالموضوع الذي تم تحليله. تستخدم الكلمات الرئيسية لتحديد الموضوعات أو المفاهيم الرئيسية في جزء من النص. بعض كلمات التوقف في اللغة الإنجليزية هي “the” و “a”.
ما هو الخليع؟
RAKE (الاستخراج التلقائي السريع للكلمات الرئيسية) عبارة عن خوارزمية لاستخراج الكلمات الرئيسية. إنه فعال على نطاق واسع في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتطبيقات التنقيب عن النصوص. إنها خوارزمية بسيطة وفعالة غير خاضعة للإشراف قادرة على تحديد واستخراج الكلمات الرئيسية والعبارات الأكثر صلة من مستند واحد.
ما هو اليك؟
YAKE (مع ذلك آخر مستخرج الكلمات الرئيسية) هي حزمة Python لاستخراج الكلمات الرئيسية تلقائيًا. إنها حزمة مفتوحة المصدر تستخدم نهجًا إحصائيًا لتحديد واستخراج الكلمات الرئيسية الأكثر صلة من نص معين.
ما هو BERT-Embedding؟
تضمين BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) هو نموذج تعلم عميق مدرب مسبقًا لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) تم تطويره بواسطة Google. يعتمد على بنية المحولات. أيضًا ، يتم تدريبه على كمية كبيرة من البيانات النصية لإنشاء عمليات تضمين كلمة مدركة للسياق.
تضمين BERT يلتقط العلاقات السياقية بين الكلمات في الجملة من خلال مراعاة الكلمات قبل وبعد إعطاء الكلمة. تُعرف هذه العملية أيضًا باسم التدريب ثنائي الاتجاه. يتيح ذلك لـ BERT إنشاء حفلات زفاف عالية الجودة تلتقط الفروق الدقيقة في اللغة. يساعد هذا في توفير تمثيل أفضل لمعنى الجملة.
