Защо трябва да извличате ключови думи от текст?
Извличането на ключови думи и ключови фрази от текст е полезно по няколко причини:
- Оптимизация за търсачки (SEO): Ако имате уебсайт или блог, използването на подходящи ключови думи в съдържанието ви помага да подобрите класирането си в търсачките и да улесните хората при намирането на съдържанието ви. Освен това честотата на думите е от значение за SEO. Броят на ключовите думи в даден текст влияе върху неговата достъпност.
- Анализ на данните: Извличането на ключови думи от даден текст ви помага да идентифицирате общи теми в голям набор от данни. Това е полезно за пазарни проучвания , анализ на нагласите и други видове анализ на данни.
- Категоризиране на съдържанието: Чрез извличане на ключови думи от текста категоризирайте и организирайте съдържанието си по-ефективно. Това улеснява намирането и извличането на конкретна информация, а също така ви помага да идентифицирате пропуски или излишъци в съдържанието.
- Анализ и обобщаване на текст: Извличането на ключови думи се използва и за обобщаване на основните точки или теми на даден текст. Това е полезно за бързо разбиране на съдържанието на даден документ или статия или за създаване на резюме на по-дълъг текст.
Какво представлява извличането на ключови думи?
Извличането на ключови думи е техника за обработка на естествен език (NLP), която се използва за автоматично идентифициране и извличане на най-важните и релевантни думи и фрази от текстов документ. Извлечените ключови думи са полезни за обобщаване на документа, за категоризирането му или за подобряване на възможностите за търсене.
Алгоритмите за извличане на ключови думи обикновено използват статистически и семантични техники, за да идентифицират най-подходящите думи и фрази. Някои популярни алгоритми включват TextRank , TF-IDF и LSA .
Какво е TextRank?
TextRank е алгоритъм, базиран на граф, който идентифицира най-важните думи и фрази в даден документ. Тя работи на базата на съвместното им срещане с други думи и фрази в текста. Алгоритъмът работи, като създава граф, в който всеки възел представлява дума или фраза. Ребрата между възлите представляват тяхната съвместна поява. След това най-важните възли се идентифицират с помощта на изчисления, подобни на PageRank.
Какво е TF-IDF?
TF-IDF (честота на термините – обратна честота на документите) е статистически алгоритъм, който идентифицира най-важните думи в даден документ въз основа на тяхната честота и рядкост в документа и в корпус от документи. Алгоритъмът работи чрез присвояване на тегло на всяка дума в документа въз основа на нейната честота и обратната честота на документа.
Какво е LSA?
LSA (латентен семантичен анализ) е семантичен алгоритъм, който идентифицира най-важните думи и фрази в даден документ въз основа на техните латентни семантични връзки с други думи и фрази в текста. Алгоритъмът работи, като създава матрица на съвместното присъствие на думите в документа и след това използва декомпозиция на единичната стойност (SVD), за да идентифицира най-значимите латентни семантични връзки.
Извличането на ключови думи е полезно за различни приложения, като например обобщаване на текст, извличане на информация, категоризиране на текст и оптимизиране на търсачки.
Как да генерирате ключови думи автоматично?
За автоматично генериране на ключови думи от текст се използват различни инструменти и техники за обработка на естествен език (NLP). Ето няколко стъпки, които да следвате:
- Използвайте инструмент за NLP, за да извлечете най-често срещаните думи и фрази от текста. Много езици за програмиране разполагат с библиотеки за тази цел, например NLTK и spaCy на Python.
- Прилагайте маркиране на части от речта, за да филтрирате нерелевантни думи, като например членове, предлози и местоимения.
- Използвайте алгоритъм за извличане на ключови думи, като например TextRank, TF-IDF или LSA, за да идентифицирате най-важните и релевантни ключови думи в текста. Тези алгоритми обикновено използват статистически и семантични анализи, за да идентифицират ключови думи.
- Задайте праг за филтриране на твърде чести или редки ключови думи. Това се прави въз основа на честотата на срещане на ключовата дума в текста или въз основа на честотата на ключовата дума в документа в корпус от текстове.
- Организиране на извлечените ключови думи в групи или клъстери въз основа на тяхното семантично сходство или тема.
- Накрая прегледайте генерираните ключови думи, за да се уверите, че те са подходящи и смислени за текста.
Какво представляват екстракторите на ключови думи?
Екстракторите на ключови думи са компютърни програми или алгоритми, които работят за автоматично идентифициране и извличане на най-подходящите и значими думи или фрази от структуриран или неструктуриран текст. Извлечените ключови думи са полезни за различни цели. Тези ключови думи са полезни за извличане на информация, класифициране на текстове и оптимизация за търсачки (SEO). Съществуват и някои инструменти за извличане, базирани на API. Това е един от най-използваните методи за извличане на ключови думи в науката за данните. За повече информация разгледайте онлайн уроци в уебсайтове като GitHub .
Екстракторите на ключови думи обикновено използват комбинация от техники за обработка на естествен език (NLP), машинно обучение и статистически анализ, за да идентифицират и извлекат ключови думи.
Когато става въпрос за оценка на ефективността на екстракторите на ключови думи, използвайте някои от стандартните показатели в машинното обучение. Такива показатели са точност, прецизност, отзоваване и резултат F1.
Пример за API за извличане на ключови думи е Textrazor. API на Textrazor е достъпен на различни компютърни езици, включително Python, Java, PHP и други.
Не, стоп думи и ключови думи не са едно и също. Спиращите думи са често срещани думи, които се премахват от текстовите данни, за да се намали шумът. Ключовите думи са специфични думи или фрази, които са свързани с анализираната тема. Ключовите думи се използват за идентифициране на основните теми или понятия в даден текст. Някои от стоп-думите в английския език са „the“ и „a“.
Какво е RAKE?
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) е алгоритъм за извличане на ключови думи. Той е широко използван в приложенията за обработка на естествен език (NLP) и за извличане на информация от текст. Това е прост и ефективен алгоритъм без надзор, който е в състояние да идентифицира и извлече най-подходящите ключови думи и фрази от един документ.
Какво е YAKE?
YAKE (Yet Another Keyword Extractor) е пакет на Python за автоматично извличане на ключови думи. Това е пакет с отворен код, който използва статистически подход за идентифициране и извличане на най-подходящите ключови думи от даден текст.
Какво е BERT-Embedding?
Вграждането на BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) е предварително обучен модел за дълбоко обучение за обработка на естествен език (NLP), разработен от Google. Той се основава на архитектурата Transformer. Освен това той се обучава върху голям обем текстови данни, за да генерира вградени думи, съобразени с контекста.
Вграждането на BERT улавя контекстуалните връзки между думите в изречението, като взема предвид думите преди и след дадената дума. Този процес е известен и като двупосочно обучение. Това позволява на BERT да генерира висококачествени вграждания на думи, които улавят нюансите на езика. Това помага за по-добро представяне на значението на изречението.
