Πώς να δημιουργήσετε λέξεις-κλειδιά από κείμενο;

Γιατί πρέπει να εξάγετε λέξεις-κλειδιά από ένα κείμενο;

Η εξαγωγή λέξεων-κλειδιών και φράσεων-κλειδιών από ένα κείμενο είναι χρήσιμη για διάφορους λόγους:

1. Βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης (SEO): Αν έχετε ιστότοπο ή ιστολόγιο, η χρήση σχετικών λέξεων-κλειδιών στο περιεχόμενό σας συμβάλλει στη βελτίωση της κατάταξής σας στις μηχανές αναζήτησης και διευκολύνει τους χρήστες να βρουν το περιεχόμενό σας. Επίσης, η συχνότητα των λέξεων έχει σημασία για το SEO. Ο αριθμός των λέξεων-κλειδιών σε ένα κείμενο επηρεάζει την προσβασιμότητα του κειμένου.
2. Ανάλυση δεδομένων: σας βοηθά να εντοπίσετε κοινά θέματα ή θεματικές ενότητες σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων. Αυτό είναι χρήσιμο για την έρευνα αγοράς, την ανάλυση συναισθήματος και άλλους τύπους ανάλυσης δεδομένων.
3. Κατηγοριοποίηση περιεχομένου: Κατηγοριοποιήστε και οργανώστε το περιεχόμενό σας πιο αποτελεσματικά. Αυτό διευκολύνει την εύρεση και ανάκτηση συγκεκριμένων πληροφοριών και σας βοηθά επίσης να εντοπίσετε κενά ή πλεονασμούς στο περιεχόμενό σας.
4. Ανάλυση και σύνοψη κειμένου: χρησιμοποιείται επίσης για την περίληψη των κύριων σημείων ή θεμάτων ενός κειμένου. Αυτό είναι χρήσιμο για τη γρήγορη κατανόηση του περιεχομένου ενός εγγράφου ή άρθρου ή για τη δημιουργία μιας περίληψης ή μιας σύνοψης ενός μεγαλύτερου συγγράμματος.

Τι είναι η εξαγωγή λέξεων-κλειδιών;

Η εξαγωγή λέξεων-κλειδιών είναι μια τεχνική επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) που χρησιμοποιείται για τον αυτόματο εντοπισμό και την εξαγωγή των πιο σημαντικών και σχετικών λέξεων και φράσεων από ένα έγγραφο κειμένου. Οι λέξεις-κλειδιά που εξάγονται είναι χρήσιμες για τη σύνοψη του εγγράφου, την κατηγοριοποίησή του ή τη βελτίωση της δυνατότητας αναζήτησής του.

Οι αλγόριθμοι εξαγωγής λέξεων-κλειδιών χρησιμοποιούν συνήθως στατιστικές και σημασιολογικές τεχνικές για τον εντοπισμό των πιο σχετικών λέξεων και φράσεων. Ορισμένοι δημοφιλείς αλγόριθμοι περιλαμβάνουν τους TextRank, TF-IDF και LSA.

Τι είναι το TextRank;

Ο TextRank είναι ένας αλγόριθμος βασισμένος σε γραφήματα που προσδιορίζει τις πιο σημαντικές λέξεις και φράσεις σε ένα έγγραφο. Λειτουργεί με βάση τη συνύπαρξή τους με άλλες λέξεις και φράσεις στο κείμενο. Ο αλγόριθμος λειτουργεί δημιουργώντας ένα γράφημα όπου κάθε κόμβος αντιπροσωπεύει μια λέξη ή φράση. Οι ακμές μεταξύ των κόμβων αντιπροσωπεύουν τη συνύπαρξή τους. Στη συνέχεια, οι πιο σημαντικοί κόμβοι προσδιορίζονται με υπολογισμούς που μοιάζουν με PageRank.

Τι είναι το TF-IDF;

Ο TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) είναι ένας στατιστικός αλγόριθμος που προσδιορίζει τις πιο σημαντικές λέξεις σε ένα έγγραφο με βάση τη συχνότητα και τη σπανιότητά τους στο έγγραφο και σε ένα σώμα εγγράφων. Ο αλγόριθμος λειτουργεί αναθέτοντας ένα βάρος σε κάθε λέξη στο έγγραφο με βάση τη συχνότητά της και την αντίστροφη συχνότητα του εγγράφου.

Τι είναι η LSA;

Η LSA (λανθάνουσα σημασιολογική ανάλυση) είναι ένας σημασιολογικός αλγόριθμος που προσδιορίζει τις πιο σημαντικές λέξεις και φράσεις σε ένα έγγραφο με βάση τις λανθάνουσες σημασιολογικές σχέσεις τους με άλλες λέξεις και φράσεις στο κείμενο. Ο αλγόριθμος λειτουργεί με τη δημιουργία ενός πίνακα της συνύπαρξης των λέξεων στο έγγραφο και, στη συνέχεια, με τη χρήση της αποσύνθεσης μοναδιαίων τιμών (SVD) για τον εντοπισμό των πιο σημαντικών λανθάνουσων σημασιολογικών σχέσεων.

Η εξαγωγή λέξεων-κλειδιών είναι χρήσιμη για διάφορες εφαρμογές όπως η σύνοψη κειμένου, η ανάκτηση πληροφοριών, η κατηγοριοποίηση κειμένου και η βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης.

Πώς να δημιουργήσετε αυτόματα λέξεις-κλειδιά;

Για την αυτόματη παραγωγή λέξεων-κλειδιών από κείμενο, χρησιμοποιήστε διάφορα εργαλεία και τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP). Ακολουθούν ορισμένα βήματα που πρέπει να ακολουθήσετε:

1. Χρησιμοποιήστε ένα εργαλείο NLP για να εξάγετε τις πιο συχνές λέξεις και φράσεις από το κείμενο. Πολλές γλώσσες προγραμματισμού διαθέτουν βιβλιοθήκες γι’ αυτό, όπως οι NLTK και spaCy της Python.
2. Εφαρμόστε ετικέτες μέρους του λόγου για να φιλτράρετε μη σχετικές λέξεις, όπως άρθρα, προθέσεις και αντωνυμίες.
3. Χρησιμοποιήστε έναν αλγόριθμο εξαγωγής λέξεων-κλειδιών, όπως ο TextRank, ο TF-IDF ή ο LSA, για να εντοπίσετε τις πιο σημαντικές και σχετικές λέξεις-κλειδιά στο κείμενο. Αυτοί οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούν συνήθως στατιστικές και σημασιολογικές αναλύσεις για τον εντοπισμό λέξεων-κλειδιών.
4. Ορίστε ένα όριο για να φιλτράρετε τις πολύ κοινές ή σπάνιες λέξεις-κλειδιά. Αυτό γίνεται με βάση τη συχνότητα εμφάνισης της λέξης-κλειδί στο κείμενο ή με βάση τη συχνότητα εμφάνισης της λέξης-κλειδί σε ένα σώμα κειμένων.
5. Οργανώστε τις λέξεις-κλειδιά που εξάγονται σε ομάδες ή συστάδες με βάση τη σημασιολογική τους ομοιότητα ή το θέμα τους.
6. Τέλος, επανεξετάστε τις λέξεις-κλειδιά που δημιουργούνται για να βεβαιωθείτε ότι είναι σχετικές και έχουν νόημα για το κείμενο.

Τι είναι οι εξαγωγείς λέξεων-κλειδιών;

Οι μηχανισμοί εξαγωγής λέξεων-κλειδιών είναι προγράμματα ή αλγόριθμοι υπολογιστών που εργάζονται για τον αυτόματο εντοπισμό και την εξαγωγή των πιο σχετικών και σημαντικών λέξεων ή φράσεων από ένα δομημένο ή αδόμητο κείμενο. Οι λέξεις-κλειδιά που εξάγονται είναι χρήσιμες για διάφορους σκοπούς. Αυτές οι λέξεις-κλειδιά είναι χρήσιμες για την ανάκτηση πληροφοριών, την ταξινόμηση κειμένων και τη βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης (SEO). Υπάρχουν επίσης ορισμένα εργαλεία εξαγωγής που βασίζονται σε API. Είναι μία από τις πιο συχνά χρησιμοποιούμενες μεθόδους εξαγωγής λέξεων-κλειδιών στην επιστήμη των δεδομένων. Για περισσότερες πληροφορίες, ελέγξτε τα διαδικτυακά σεμινάρια σε ιστοσελίδες όπως το GitHub.

Οι μηχανισμοί εξαγωγής λέξεων-κλειδιών χρησιμοποιούν συνήθως έναν συνδυασμό τεχνικών από την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), τη μηχανική μάθηση και τη στατιστική ανάλυση για τον εντοπισμό και την εξαγωγή λέξεων-κλειδιών.

Όταν πρόκειται για την αξιολόγηση της απόδοσης των μηχανισμών εξαγωγής λέξεων-κλειδιών, χρησιμοποιήστε ορισμένες από τις τυπικές μετρικές της μηχανικής μάθησης. Τέτοιες μετρικές είναι η ακρίβεια, η ακρίβεια, η ανάκληση και η βαθμολογία F1.

Ένα παράδειγμα API για την εξαγωγή λέξεων-κλειδιών είναι το Textrazor. Το API του Textrazor είναι προσβάσιμο χρησιμοποιώντας μια ποικιλία γλωσσών υπολογιστών, όπως Python, Java, PHP και άλλες.

Είναι οι λέξεις σταμάτημα και οι λέξεις-κλειδιά το ίδιο;

Όχι, οι λέξεις-κλειδιά και οι λέξεις-κλειδιά δεν είναι το ίδιο. Οι λέξεις στάσης είναι κοινές λέξεις που αφαιρούνται από τα δεδομένα κειμένου για τη μείωση του θορύβου. Οι λέξεις-κλειδιά είναι συγκεκριμένες λέξεις ή φράσεις που σχετίζονται με το θέμα που αναλύεται. Οι λέξεις-κλειδιά χρησιμοποιούνται για τον εντοπισμό των κύριων θεμάτων ή εννοιών σε ένα κείμενο. Μερικές από τις λέξεις-σταμάτημα στα αγγλικά είναι το “the” και το “a”.

Ποιες είναι μερικές μέθοδοι εξαγωγής λέξεων-κλειδιών;

Τι είναι το RAKE;

Ο RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) είναι ένας αλγόριθμος εξαγωγής λέξεων-κλειδιών. Είναι ευρέως αποτελεσματικό στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και σε εφαρμογές εξόρυξης κειμένου. Είναι ένας απλός και αποτελεσματικός αλγόριθμος χωρίς επίβλεψη που είναι ικανός να εντοπίζει και να εξάγει τις πιο σχετικές λέξεις-κλειδιά και φράσεις από ένα έγγραφο.

Τι είναι η YAKE;

Το YAKE (Yet Another Keyword Extractor) είναι ένα πακέτο Python για την αυτόματη εξαγωγή λέξεων-κλειδιών. Πρόκειται για ένα πακέτο ανοικτού κώδικα που χρησιμοποιεί μια στατιστική προσέγγιση για τον εντοπισμό και την εξαγωγή των πιο σχετικών λέξεων-κλειδιών από ένα δεδομένο κείμενο.

Τι είναι το BERT-Embedding;

Η ενσωμάτωση BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) είναι ένα προ-εκπαιδευμένο μοντέλο βαθιάς μάθησης για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) που αναπτύχθηκε από την Google. Βασίζεται στην αρχιτεκτονική Transformer. Επίσης, εκπαιδεύεται σε μεγάλο όγκο κειμενικών δεδομένων για τη δημιουργία ενσωμάτωσης λέξεων με επίγνωση του πλαισίου.

Η ενσωμάτωση BERT αποτυπώνει τις σχέσεις πλαισίου μεταξύ των λέξεων σε μια πρόταση, λαμβάνοντας υπόψη τις λέξεις πριν και μετά τη λέξη. Η διαδικασία αυτή είναι επίσης γνωστή ως αμφίδρομη εκπαίδευση. Αυτό επιτρέπει στην BERT να παράγει υψηλής ποιότητας ενσωματώσεις λέξεων που αποτυπώνουν τις αποχρώσεις της γλώσσας. Αυτό βοηθά στην καλύτερη αναπαράσταση του νοήματος μιας πρότασης.

Συχνές ερωτήσεις