Hvordan genererer man nøgleord fra tekst?

Hvorfor skal du udtrække nøgleord fra en tekst?

Udtrækning af nøgleord og nøgleord fra en tekst er nyttig af flere årsager:

1. Søgemaskineoptimering (SEO): Hvis du har et websted eller en blog, kan du ved at bruge relevante nøgleord i dit indhold forbedre din placering i søgemaskinerne og gøre det lettere for folk at finde dit indhold. Ordfrekvensen har også betydning for SEO. Antallet af nøgleord i en tekst har betydning for tekstens tilgængelighed.
2. Analyse af data: Udtrække nøgleord fra en tekst hjælper dig med at identificere fælles temaer eller emner i et stort datasæt. Dette er nyttigt til markedsundersøgelser , følelsesanalyser og andre typer dataanalyse.
3. Indholdskategorisering: Ved at udtrække nøgleord fra tekst kan du kategorisere og organisere dit indhold mere effektivt. Det gør det lettere at finde og hente specifikke oplysninger og hjælper dig også med at identificere huller eller overflødigheder i dit indhold.
4. Tekstanalyse og opsummering: Udvinding af nøgleord bruges også til at opsummere hovedpunkterne eller temaerne i en tekst. Dette er nyttigt til hurtigt at forstå indholdet af et dokument eller en artikel eller til at lave et resumé af et længere stykke skrift.

Hvad er udtrækning af nøgleord?

Udtrækning af nøgleord er en NLP-teknik (Natural Language Processing), der bruges til automatisk at identificere og udtrække de vigtigste og mest relevante ord og sætninger fra et tekstdokument. De uddragne nøgleord er nyttige til at opsummere dokumentet, kategorisere det eller forbedre dets søgbarhed.

Algoritmer til udtrækning af nøgleord anvender typisk statistiske og semantiske teknikker til at identificere de mest relevante ord og sætninger. Nogle populære algoritmer omfatter TextRank , TF-IDF og LSA .

Hvad er TextRank?

TextRank er en grafbaseret algoritme, der identificerer de vigtigste ord og sætninger i et dokument. Det fungerer på grundlag af deres forekomst sammen med andre ord og sætninger i teksten. Algoritmen fungerer ved at skabe en graf, hvor hver knude repræsenterer et ord eller en sætning. Kanterne mellem knuderne repræsenterer deres samtidige forekomst. De vigtigste knuder identificeres derefter ved hjælp af PageRank-lignende beregninger.

Hvad er TF-IDF?

TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) er en statistisk algoritme, der identificerer de vigtigste ord i et dokument på baggrund af deres hyppighed og sjældenhed i dokumentet og i et korpus af dokumenter. Algoritmen fungerer ved at tildele hvert ord i dokumentet en vægt på baggrund af dets frekvens og den omvendte dokumentfrekvens.

Hvad er LSA?

LSA (latent semantisk analyse) er en semantisk algoritme, der identificerer de vigtigste ord og sætninger i et dokument på baggrund af deres latente semantiske relationer til andre ord og sætninger i teksten. Algoritmen fungerer ved at oprette en matrix af ords sameksistens i dokumentet og derefter bruge SVD (singular value decomposition) til at identificere de mest betydningsfulde latente semantiske relationer.

Udtræk af nøgleord er nyttigt til forskellige anvendelser såsom tekstresuméer, informationssøgning, tekstkategorisering og søgemaskineoptimering.

Hvordan genererer man automatisk nøgleord?

For at generere nøgleord fra tekst automatisk kan du bruge forskellige NLP-værktøjer og -teknikker (Natural Language Processing) til at generere nøgleord. Her er nogle trin, du kan følge:

1. Brug et NLP-værktøj til at udtrække de mest hyppige ord og sætninger fra teksten. Mange programmeringssprog har biblioteker til dette formål, f.eks. Pythons NLTK og spaCy.
2. Anvend part-of-speech tagging til at filtrere ikke-relevante ord som f.eks. artikler, præpositioner og pronominer fra.
3. Brug en algoritme til udtrækning af nøgleord som TextRank, TF-IDF eller LSA til at identificere de vigtigste og mest relevante nøgleord i teksten. Disse algoritmer anvender typisk statistiske og semantiske analyser til at identificere nøgleord.
4. Indstil en tærskel for at filtrere for almindelige eller sjældne søgeord fra. Dette gøres på grundlag af hyppigheden af nøgleordets forekomst i teksten eller på grundlag af dokumenthyppigheden af nøgleordet i et korpus af tekster.
5. Organiser de udtrukne nøgleord i grupper eller klynger baseret på deres semantiske lighed eller emne.
6. Til sidst skal du gennemgå de genererede nøgleord for at sikre, at de er relevante og meningsfulde for teksten.

Hvad er søgeordsekstraktorer?

Søgeordsekstraktorer er computerprogrammer eller algoritmer, der automatisk identificerer og uddrager de mest relevante og betydningsfulde ord eller sætninger fra en struktureret eller ustruktureret tekst. De uddragne nøgleord er nyttige til en række forskellige formål. Disse nøgleord er nyttige til informationssøgning, tekstklassificering og søgemaskineoptimering (SEO). Der findes også nogle API-baserede udtrækningsværktøjer. Det er en af de mest anvendte metoder til udtrækning af nøgleord inden for datalogi. Du kan få flere oplysninger ved at se onlinevejledninger på websider som GitHub .

Nøgleordsekstraktorer anvender typisk en kombination af teknikker fra naturlig sprogbehandling (NLP), maskinlæring og statistisk analyse til at identificere og udtrække nøgleord.

Når du skal evaluere nøgleordsekstraktorernes ydeevne, skal du bruge nogle af standardmetrikkerne inden for maskinlæring. Sådanne målinger er nøjagtighed, præcision, genkaldelse og F1-score.

Et eksempel på en API til udtrækning af nøgleord er Textrazor. Textrazor API ‘et er tilgængeligt via en række forskellige computersprog, herunder Python, Java, PHP og andre.

Nej, stopord og nøgleord er ikke det samme. Stopord er almindelige ord, der fjernes fra tekstdata for at reducere støj. Nøgleord er specifikke ord eller sætninger, der er relevante for det analyserede emne. Nøgleord bruges til at identificere de vigtigste temaer eller begreber i en tekst. Nogle af stopordene på engelsk er “the” og “a”.

Hvad er RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) er en algoritme til udtrækning af nøgleord. Det er meget effektivt i applikationer til behandling af naturlige sprog (NLP) og tekstudvinding. Det er en enkel og effektiv uovervåget algoritme, der er i stand til at identificere og udtrække de mest relevante nøgleord og sætninger fra et enkelt dokument.

Hvad er YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) er en Python-pakke til automatisk udtrækning af nøgleord. Det er en open source-pakke, der anvender en statistisk metode til at identificere og udtrække de mest relevante nøgleord fra en given tekst.

Hvad er BERT-Embedding?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) indlejring er en forudtrænet dyb læringsmodel til behandling af naturligt sprog (NLP), der er udviklet af Google. Den er baseret på Transformer-arkitekturen. Den er også trænet på en stor mængde tekstdata for at generere kontekstbevidste ordindlejringer.

BERT-indlejring indfanger de kontekstuelle relationer mellem ord i en sætning ved at tage hensyn til ordene før og efter et givet ord. Denne proces er også kendt som tovejstræning. Dette gør det muligt for BERT at generere ordindlejringer af høj kvalitet, der fanger sprogets nuancer. Dette hjælper med at give en bedre repræsentation af meningen i en sætning.