¿Por qué extraer palabras clave de un texto?
La extracción de palabras y frases clave de un texto es útil por varias razones:
- Optimización para motores de búsqueda (SEO): Si tiene un sitio web o un blog, el uso de palabras clave relevantes en su contenido ayuda a mejorar su clasificación en los motores de búsqueda y facilita que la gente encuentre su contenido. Además, la frecuencia de las palabras es importante para el SEO. El número de palabras clave de un texto afecta a su accesibilidad.
- Análisis de datos: La extracción de palabras clave de un texto ayuda a identificar temas comunes en un gran conjunto de datos. Esto resulta útil para estudios de mercado , análisis de opiniones y otros tipos de análisis de datos.
- Categorización de contenidos: Al extraer palabras clave del texto, categorice y organice sus contenidos de forma más eficaz. Esto facilita la búsqueda y recuperación de información específica y también ayuda a identificar lagunas o redundancias en los contenidos.
- Análisis y resumen de textos: La extracción de palabras clave también se utiliza para resumir los puntos o temas principales de un texto. Resulta útil para comprender rápidamente el contenido de un documento o artículo, o para crear un resumen de un escrito más largo.
¿Qué es la extracción de palabras clave?
La extracción de palabras clave es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PLN) utilizada para identificar y extraer automáticamente las palabras y frases más importantes y relevantes de un documento de texto. Las palabras clave extraídas son útiles para resumir el documento, categorizarlo o mejorar su capacidad de búsqueda.
Los algoritmos de extracción de palabras clave suelen utilizar técnicas estadísticas y semánticas para identificar las palabras y frases más relevantes. Algunos algoritmos populares son TextRank , TF-IDF y LSA .
¿Qué es TextRank?
TextRank es un algoritmo basado en gráficos que identifica las palabras y frases más importantes de un documento. Funciona basándose en su co-ocurrencia con otras palabras y frases del texto. El algoritmo funciona creando un grafo en el que cada nodo representa una palabra o frase. Las aristas entre los nodos representan su co-ocurrencia. A continuación, se identifican los nodos más importantes mediante cálculos similares a los de PageRank.
¿Qué es el TF-IDF?
TF-IDF (frecuencia de términos-frecuencia inversa de documentos) es un algoritmo estadístico que identifica las palabras más importantes de un documento en función de su frecuencia y rareza en el documento y en un corpus de documentos. El algoritmo funciona asignando un peso a cada palabra del documento en función de su frecuencia y de la frecuencia inversa del documento.
¿Qué es el CEJ?
El análisis semántico latente ( LSA ) es un algoritmo semántico que identifica las palabras y frases más importantes de un documento a partir de sus relaciones semánticas latentes con otras palabras y frases del texto. El algoritmo funciona creando una matriz de la co-ocurrencia de palabras en el documento y, a continuación, utilizando la descomposición del valor singular (SVD) para identificar las relaciones semánticas latentes más significativas.
La extracción de palabras clave es útil para diversas aplicaciones, como el resumen de textos, la recuperación de información, la categorización de textos y la optimización de motores de búsqueda.
¿Cómo generar palabras clave automáticamente?
Para generar palabras clave a partir de un texto de forma automática, se utilizan diversas herramientas y técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). He aquí algunos pasos a seguir:
- Utilice una herramienta PNL para extraer las palabras y frases más frecuentes del texto. Muchos lenguajes de programación disponen de bibliotecas para ello, como NLTK y spaCy de Python.
- Aplique el etiquetado de partes del discurso para filtrar palabras no relevantes como artículos, preposiciones y pronombres.
- Utilice un algoritmo de extracción de palabras clave como TextRank, TF-IDF o LSA para identificar las palabras clave más importantes y relevantes del texto. Estos algoritmos suelen utilizar análisis estadísticos y semánticos para identificar las palabras clave.
- Establezca un umbral para filtrar las palabras clave demasiado comunes o poco frecuentes. Esto se hace basándose en la frecuencia de aparición de la palabra clave en el texto o en la frecuencia documental de la palabra clave en un corpus de textos.
- Organizar las palabras clave extraídas en grupos o clusters en función de su similitud semántica o temática.
- Por último, revise las palabras clave generadas para asegurarse de que son pertinentes y tienen sentido para el texto.
¿Qué son los extractores de palabras clave?
Los extractores de palabras clave son programas informáticos o algoritmos que trabajan para identificar y extraer automáticamente las palabras o frases más relevantes y significativas de un texto estructurado o no estructurado. Las palabras clave extraídas son útiles para diversos fines. Estas palabras clave son útiles para la recuperación de información, la clasificación de textos y la optimización de motores de búsqueda (SEO). También existen algunas herramientas de extracción basadas en API. Es uno de los métodos de extracción de palabras clave más utilizados en la ciencia de datos. Para más información, consulta tutoriales en línea en páginas web como GitHub .
Los extractores de palabras clave suelen utilizar una combinación de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), aprendizaje automático y análisis estadístico para identificar y extraer palabras clave.
A la hora de evaluar el rendimiento de los extractores de palabras clave, utilice algunas de las métricas estándar en el aprendizaje automático. Estas métricas son la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1.
Un ejemplo de API para extraer palabras clave es Textrazor. Se puede acceder a la API de Textrazor utilizando diversos lenguajes informáticos, como Python, Java, PHP y otros.
No, stopwords y palabras clave no son lo mismo. Las stopwords son palabras comunes que se eliminan de los datos de texto para reducir el ruido. Las palabras clave son palabras o frases específicas que guardan relación con el tema analizado. Las palabras clave sirven para identificar los temas o conceptos principales de un texto. Algunas de las stopwords en inglés son «the» y «a».
¿Qué es RAKE?
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) es un algoritmo de extracción de palabras clave. Es muy eficaz en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y minería de textos. Se trata de un algoritmo no supervisado, sencillo y eficaz, capaz de identificar y extraer las palabras clave y frases más relevantes de un mismo documento.
¿Qué es YAKE?
YAKE (Yet Another Keyword Extractor) es un paquete de Python para la extracción automática de palabras clave. Se trata de un paquete de código abierto que utiliza un enfoque estadístico para identificar y extraer las palabras clave más relevantes de un texto determinado.
¿Qué es BERT-Embedding?
La incrustación BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo de aprendizaje profundo preentrenado para el procesamiento del lenguaje natural (PLN) desarrollado por Google. Se basa en la arquitectura Transformer. Además, se entrena con una gran cantidad de datos textuales para generar incrustaciones de palabras conscientes del contexto.
La incrustación BERT capta las relaciones contextuales entre las palabras de una frase teniendo en cuenta las palabras anteriores y posteriores a la palabra dada. Este proceso también se conoce como formación bidireccional. Esto permite a BERT generar incrustaciones de palabras de alta calidad que captan los matices del lenguaje. Esto ayuda a representar mejor el significado de una frase.
