Warum sollten Sie Schlüsselwörter aus einem Text extrahieren?
Die Extraktion von Schlüsselwörtern und Keyphrasen aus einem Text ist aus mehreren Gründen hilfreich:
- Suchmaschinenoptimierung (SEO): Wenn Sie eine Website oder einen Blog haben, können Sie durch die Verwendung relevanter Schlüsselwörter in Ihren Inhalten die Platzierung in Suchmaschinen verbessern und die Auffindbarkeit Ihrer Inhalte erleichtern. Auch die Worthäufigkeit ist für die Suchmaschinenoptimierung wichtig. Die Anzahl der Schlüsselwörter in einem Text wirkt sich auf die Zugänglichkeit des Textes aus.
- Datenanalyse: Das Extrahieren von Schlüsselwörtern aus einem Text hilft Ihnen, gemeinsame Themen in einem großen Datensatz zu identifizieren. Dies ist nützlich für Marktforschung, Stimmungsanalyse und andere Arten der Datenanalyse.
- Kategorisierung von Inhalten: Durch die Extraktion von Schlüsselwörtern aus dem Text können Sie Ihre Inhalte effektiver kategorisieren und organisieren. Dies erleichtert das Auffinden und Abrufen bestimmter Informationen und hilft Ihnen auch, Lücken oder Redundanzen in Ihren Inhalten zu erkennen.
- Textanalyse und -zusammenfassung: Das Extrahieren von Schlüsselwörtern wird auch verwendet, um die wichtigsten Punkte oder Themen eines Textes zusammenzufassen. Dies ist nützlich, um den Inhalt eines Dokuments oder Artikels schnell zu verstehen oder um eine Zusammenfassung eines längeren Textes zu erstellen.
Was ist eine Schlüsselwort-Extraktion?
Die Extraktion von Schlüsselwörtern ist eine Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die zur automatischen Identifizierung und Extraktion der wichtigsten und relevantesten Wörter und Phrasen aus einem Textdokument verwendet wird. Die extrahierten Schlüsselwörter sind hilfreich, um das Dokument zusammenzufassen, es zu kategorisieren oder seine Durchsuchbarkeit zu verbessern.
Die Algorithmen zur Extraktion von Schlüsselwörtern verwenden in der Regel statistische und semantische Verfahren, um die relevantesten Wörter und Ausdrücke zu ermitteln. Einige beliebte Algorithmen sind TextRank, TF-IDF und LSA.
Was ist TextRank?
TextRank ist ein graphenbasierter Algorithmus, der die wichtigsten Wörter und Phrasen in einem Dokument identifiziert. Es funktioniert auf der Grundlage ihres gemeinsamen Auftretens mit anderen Wörtern und Ausdrücken im Text. Der Algorithmus erstellt einen Graphen, in dem jeder Knoten ein Wort oder eine Phrase darstellt. Die Kanten zwischen den Knoten stellen deren gemeinsames Auftreten dar. Die wichtigsten Knoten werden dann mit PageRank-ähnlichen Berechnungen ermittelt.
Was ist TF-IDF?
TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) ist ein statistischer Algorithmus, der die wichtigsten Wörter in einem Dokument auf der Grundlage ihrer Häufigkeit und Seltenheit im Dokument und in einem Dokumentenkorpus identifiziert. Der Algorithmus funktioniert, indem er jedem Wort im Dokument auf der Grundlage seiner Häufigkeit und der inversen Dokumenthäufigkeit ein Gewicht zuweist.
Was ist LSA?
LSA (latent semantische Analyse) ist ein semantischer Algorithmus, der die wichtigsten Wörter und Ausdrücke in einem Dokument auf der Grundlage ihrer latenten semantischen Beziehungen zu anderen Wörtern und Ausdrücken im Text identifiziert. Der Algorithmus erstellt eine Matrix des gemeinsamen Vorkommens von Wörtern im Dokument und verwendet dann die Singulärwertzerlegung (SVD), um die wichtigsten latenten semantischen Beziehungen zu ermitteln.
Die Extraktion von Schlüsselwörtern ist für verschiedene Anwendungen wie Textzusammenfassung, Informationsabfrage, Textkategorisierung und Suchmaschinenoptimierung nützlich.
Wie generiert man automatisch Schlüsselwörter?
Zur automatischen Generierung von Schlüsselwörtern aus Texten werden verschiedene Tools und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt. Hier sind einige Schritte zu beachten:
- Verwenden Sie ein NLP-Tool, um die häufigsten Wörter und Phrasen aus dem Text zu extrahieren. Viele Programmiersprachen verfügen über entsprechende Bibliotheken, wie z. B. NLTK und spaCy von Python.
- Wenden Sie Part-of-Speech-Tagging an, um nicht relevante Wörter wie Artikel, Präpositionen und Pronomen herauszufiltern.
- Verwenden Sie einen Algorithmus zur Schlagwortextraktion wie TextRank, TF-IDF oder LSA, um die wichtigsten und relevantesten Schlagwörter im Text zu ermitteln. Diese Algorithmen verwenden in der Regel statistische und semantische Analysen, um Schlüsselwörter zu identifizieren.
- Legen Sie einen Schwellenwert fest, um zu häufige oder seltene Schlüsselwörter herauszufiltern. Dies geschieht auf der Grundlage der Häufigkeit des Auftretens des Schlüsselworts im Text oder auf der Grundlage der Dokumenthäufigkeit des Schlüsselworts in einem Textkorpus.
- Organisieren Sie die extrahierten Schlüsselwörter in Gruppen oder Clustern auf der Grundlage ihrer semantischen Ähnlichkeit oder ihres Themas.
- Überprüfen Sie schließlich die generierten Schlüsselwörter, um sicherzustellen, dass sie für den Text relevant und sinnvoll sind.
Was sind Schlüsselwort-Extraktoren?
Keyword-Extraktoren sind Computerprogramme oder Algorithmen, die automatisch die relevantesten und wichtigsten Wörter oder Phrasen aus einem strukturierten oder unstrukturierten Text identifizieren und extrahieren. Die extrahierten Schlüsselwörter sind für eine Vielzahl von Zwecken nützlich. Diese Schlüsselwörter sind nützlich für die Suche nach Informationen, die Klassifizierung von Texten und die Suchmaschinenoptimierung (SEO). Es gibt auch einige API-basierte Extraktionswerkzeuge. Sie ist eine der am häufigsten verwendeten Methoden zur Schlüsselwortextraktion in der Datenwissenschaft. Weitere Informationen finden Sie in Online-Tutorials auf Webseiten wie GitHub.
Keyword-Extraktoren verwenden in der Regel eine Kombination aus Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), des maschinellen Lernens und der statistischen Analyse, um Keywords zu identifizieren und zu extrahieren.
Wenn es um die Bewertung der Leistung von Keyword-Extraktoren geht, sollten Sie einige der Standardmetriken des maschinellen Lernens verwenden. Solche Metriken sind Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung und F1-Score.
Ein Beispiel für eine API zur Extraktion von Schlüsselwörtern ist Textrazor. Die Textrazor-API ist mit einer Vielzahl von Computersprachen zugänglich, darunter Python, Java, PHP und andere.
Sind Stoppwörter und Schlüsselwörter das Gleiche?
Nein, Stoppwörter und Schlüsselwörter sind nicht dasselbe. Stoppwörter sind häufig vorkommende Wörter, die aus den Textdaten entfernt werden, um das Rauschen zu reduzieren. Schlüsselwörter sind spezifische Wörter oder Ausdrücke, die für das analysierte Thema relevant sind. Schlüsselwörter werden verwendet, um die wichtigsten Themen oder Konzepte in einem Text zu identifizieren. Einige der Stoppwörter im Englischen sind „the“ und „a“.
Was sind einige Methoden der Schlüsselwort-Extraktion?
Was ist RAKE?
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) ist ein Algorithmus zur Extraktion von Schlüsselwörtern. Sie ist in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und im Textmining weit verbreitet. Es ist ein einfacher und effektiver unüberwachter Algorithmus, der in der Lage ist, die relevantesten Schlüsselwörter und Phrasen aus einem einzelnen Dokument zu identifizieren und zu extrahieren.
Was ist YAKE?
YAKE (Yet Another Keyword Extractor) ist ein Python-Paket zur automatischen Extraktion von Schlüsselwörtern. Es ist ein Open-Source-Paket, das einen statistischen Ansatz verwendet, um die wichtigsten Schlüsselwörter aus einem gegebenen Text zu identifizieren und zu extrahieren.
Was ist BERT-Embedding?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Embedding ist ein von Google entwickeltes, vortrainiertes Deep-Learning-Modell für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Es basiert auf der Transformer-Architektur. Außerdem wird es auf einer großen Menge von Textdaten trainiert, um kontextabhängige Worteinbettungen zu erzeugen.
Die BERT-Einbettung erfasst die kontextuellen Beziehungen zwischen den Wörtern in einem Satz, indem die Wörter vor und nach dem Wort berücksichtigt werden. Dieser Prozess wird auch als bidirektionale Ausbildung bezeichnet. Dadurch kann BERT hochwertige Worteinbettungen erzeugen, die die Nuancen der Sprache erfassen. Dies hilft dabei, die Bedeutung eines Satzes besser darzustellen.
Häufig gestellte Fragen
Ein n-Gramm ist eine zusammenhängende Folge von n Elementen (auch Token genannt) aus einem bestimmten Text oder einer Sprachprobe. Im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache sind die Elemente in einem n-Gramm normalerweise Wörter oder Zeichen.
Sie ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen unter Verwendung natürlicher Sprache befasst. Das ist Informatik.
Scikit-Learn bietet zugängliche Werkzeuge für das Training von NLP-Modellen für Klassifizierung, Extraktion, Regression und Clustering. Darüber hinaus bietet es weitere nützliche Funktionen wie Dimensionalitätsreduktion, Gittersuche und Kreuzvalidierung.
Bei der Schlüsselwortgenerierung wird eine Liste von Schlüsselwörtern oder Schlüsselsätzen erstellt, die für ein bestimmtes Thema oder einen bestimmten Bereich relevant sind. Sie ist ein wichtiger Schritt in der Suchmaschinenoptimierung (SEO) und im Online-Marketing, da sie dazu beiträgt, die Sichtbarkeit und Auffindbarkeit einer Website oder von Inhalten zu verbessern.
