Miks peaksite tekstist võtmesõnu ekstraheerima?
Võtmesõnade ja märksõnade ekstraheerimine tekstist on kasulik mitmel põhjusel:
- Otsingumootori optimeerimine (SEO): Kui teil on veebisait või blogi, aitab asjakohaste märksõnade kasutamine teie sisus parandada teie otsingumootorite edetabelit ja hõlbustab inimeste jaoks teie sisu leidmist. SEO jaoks on oluline ka sõnade sagedus. Võtmesõnade arv tekstis mõjutab teksti juurdepääsetavust.
- Andmete analüüs: Võtmesõnade väljavõtmine tekstist aitab teil tuvastada ühiseid teemasid või teemasid suures andmekogumis. See on kasulik turu-uuringute , meeleoluanalüüsi ja muud liiki andmeanalüüsi jaoks.
- Sisu kategoriseerimine: Sisu kategoriseerimine ja korrastamine: võtmesõnade väljavõtmine tekstist võimaldab teie sisu tõhusamalt kategoriseerida ja organiseerida. See lihtsustab konkreetse teabe leidmist ja leidmist ning aitab teil tuvastada ka lüngad või ülejäägid teie sisus.
- Tekstianalüüs ja kokkuvõtete tegemine: Võtmesõnade väljavõtteid kasutatakse ka teksti peamiste punktide või teemade kokkuvõtete tegemiseks. See on kasulik dokumendi või artikli sisu kiireks mõistmiseks või pikema kirjatüki kokkuvõtte või kokkuvõtte koostamiseks.
Mis on märksõnade väljavõtteline otsing?
Võtmesõnade väljavõtmine on loomuliku keeletöötluse (NLP) tehnika, mida kasutatakse tekstidokumendi kõige olulisemate ja asjakohasemate sõnade ja fraaside automaatseks tuvastamiseks ja väljavõtmiseks. Väljavõetud märksõnad on abiks dokumendi kokkuvõtte tegemisel, kategoriseerimisel või selle otsitavuse parandamisel.
Võtmesõnade väljavõtte algoritmid kasutavad tavaliselt statistilisi ja semantilisi meetodeid, et tuvastada kõige asjakohasemad sõnad ja fraasid. Mõned populaarsed algoritmid on TextRank , TF-IDF ja LSA .
Mis on TextRank?
TextRank on graafipõhine algoritm, mis tuvastab dokumendis kõige olulisemad sõnad ja fraasid. See toimib nende koosesinemise alusel teiste sõnade ja fraaside tekstis. Algoritm töötab, luues graafi, kus iga sõlm esindab sõna või fraasi. Sõlmede vahelised servad kujutavad nende koosesinemist. Seejärel tuvastatakse kõige olulisemad sõlmed PageRank-taoliste arvutuste abil.
Mis on TF-IDF?
TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) on statistiline algoritm, mis tuvastab dokumendis kõige olulisemad sõnad nende sageduse ja harvaesinevuse alusel dokumendis ja dokumendikorpuses. Algoritm töötab nii, et igale dokumendis olevale sõnale määratakse kaal, mis põhineb selle sagedusel ja dokumendi pöördvõrdelisel sagedusel.
Mis on LSA?
LSA (latent semantiline analüüs) on semantiline algoritm, mis tuvastab dokumendi kõige olulisemad sõnad ja fraasid nende latentsete semantiliste seoste alusel teiste sõnade ja fraaside tekstiga. Algoritm töötab, luues dokumendis olevate sõnade koosesinemise maatriksi ja kasutades seejärel singulaarsete väärtuste dekompositsiooni (SVD), et tuvastada kõige olulisemad varjatud semantilised seosed.
Võtmesõnade väljavõtmine on kasulik mitmesuguste rakenduste jaoks, näiteks teksti kokkuvõtete tegemiseks, teabe otsimiseks, teksti kategoriseerimiseks ja otsingumootorite optimeerimiseks.
Kuidas luua märksõnu automaatselt?
Võtmesõnade automaatseks genereerimiseks tekstist kasutatakse erinevaid loomuliku keele töötlemise (NLP) vahendeid ja tehnikaid. Siin on mõned sammud, mida järgida:
- Kasutage NLP-vahendit, et eraldada tekstist kõige sagedasemad sõnad ja fraasid. Paljudes programmeerimiskeeltes on selle jaoks raamatukogud, näiteks Pythoni NLTK ja spaCy.
- Rakendage sõnaliigiti märgendamist, et filtreerida välja ebaolulised sõnad, näiteks artiklid, prepositsioonid ja pronoomenid.
- Kasutage võtmesõnade ekstraheerimise algoritmi, näiteks TextRank, TF-IDF või LSA, et tuvastada tekstis kõige olulisemad ja asjakohasemad võtmesõnad. Need algoritmid kasutavad tavaliselt statistilist ja semantilist analüüsi märksõnade tuvastamiseks.
- Määrake lävi, et filtreerida välja liiga sagedased või haruldased märksõnad. Seda tehakse võtmesõna esinemissageduse alusel tekstis või võtmesõna dokumendisageduse alusel tekstikorpuses.
- Korraldage väljavõetud märksõnad rühmadesse või klastritesse nende semantilise sarnasuse või teema alusel.
- Lõpuks vaadake loodud märksõnad üle, et tagada nende asjakohasus ja mõttekus teksti jaoks.
Mis on märksõnade ekstraktorid?
Võtmesõnade väljavõtjad on arvutiprogrammid või algoritmid, mis töötavad selleks, et automaatselt tuvastada ja eraldada struktureeritud või struktureerimata tekstist kõige asjakohasemad ja olulisemad sõnad või fraasid. Väljavõetud märksõnad on kasulikud mitmel eesmärgil. Need märksõnad on kasulikud teabe otsimiseks, teksti klassifitseerimiseks ja otsingumootori optimeerimiseks (SEO). On olemas ka mõned API-põhised ekstraheerimisvahendid. See on üks enim kasutatavaid võtmesõnade väljavõtte meetodeid andmetöötluses. Lisateabe saamiseks vaadake veebiõpikuid sellistel veebilehtedel nagu GitHub .
Võtmesõnade ekstraheerijad kasutavad võtmesõnade tuvastamiseks ja ekstraheerimiseks tavaliselt kombinatsiooni tehnikatest, mis pärinevad loomulikust keeletöötlusest (NLP), masinõppest ja statistilisest analüüsist.
Kui tegemist on märksõnade väljavõtete tulemuslikkuse hindamisega, kasutage mõningaid masinõppe standardmeetodeid. Sellised mõõdikud on täpsus, täpsus, tagasikutsumine ja F1-skoor.
Üks näide võtmesõnade väljavõtte API-st on Textrazor. Textrazori API-le on võimalik kasutada erinevaid arvutikeeli, sealhulgas Python, Java, PHP ja teisi.
Ei, märksõnad ja märksõnad ei ole üks ja seesama. Peatussõnad on tavalised sõnad, mis eemaldatakse tekstiandmetest müra vähendamiseks. Märksõnad on konkreetsed sõnad või fraasid, mis on analüüsitava teemaga seotud. Märksõnu kasutatakse teksti peamiste teemade või mõistete tuvastamiseks. Inglise keeles on mõned stoppisõnad “the” ja “a”.
Mis on RAKE?
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) on märksõnade väljavõtte algoritm. See on laialdaselt kasutatav loomuliku keeletöötluse (NLP) ja teksti kaevandamise rakendustes. See on lihtne ja tõhus kontrollimata algoritm, mis on võimeline tuvastama ja eraldama ühest dokumendist kõige asjakohasemad märksõnad ja fraasid.
Mis on YAKE?
YAKE (Yet Another Keyword Extractor) on Pythoni pakett automaatseks märksõnade ekstraheerimiseks. See on avatud lähtekoodiga pakett, mis kasutab statistilist lähenemist, et tuvastada ja eraldada antud tekstist kõige asjakohasemad märksõnad.
Mis on BERT-Embedding?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) embedding on Google’i poolt välja töötatud eeltreenitud süvaõppe mudel loomuliku keele töötlemiseks (NLP). See põhineb Transformeri arhitektuuril. Samuti on see koolitatud suure hulga tekstiliste andmete põhjal, et luua kontekstitundlikke sõnade sisseehitusi.
BERTi sisseehitamine hõlmab sõnade vahelisi konteksti seoseid lauses, võttes arvesse sõnu enne ja pärast antud sõna. Seda protsessi nimetatakse ka kahesuunaliseks koolituseks. See võimaldab BERTil genereerida kvaliteetseid sõnade sisseehitusi, mis tabavad keele nüansse. See aitab lause tähendust paremini esitada.
