Miten luoda avainsanoja tekstistä?

Miksi sinun pitäisi poimia avainsanat tekstistä?

Avainsanojen ja -lauseiden poimiminen tekstistä on hyödyllistä useista syistä:

1. Hakukoneoptimointi (SEO): Jos sinulla on verkkosivusto tai blogi, asiaankuuluvien avainsanojen käyttäminen sisällössäsi auttaa parantamaan hakukoneiden sijoitusta ja helpottaa ihmisten löytämistä sisällöstäsi. Myös sanojen esiintymistiheydellä on merkitystä SEO:n kannalta. Avainsanojen määrä tekstissä vaikuttaa tekstin saavutettavuuteen.
2. Tietojen analysointi: Avainsanojen poimiminen tekstistä auttaa tunnistamaan yhteisiä teemoja tai aiheita laajasta tietokokonaisuudesta. Tämä on hyödyllistä markkinatutkimuksessa , tunneanalyysissä ja muunlaisessa data-analyysissä.
3. Sisällön luokittelu: Luokittele ja organisoi sisältösi tehokkaammin poimimalla tekstistä avainsanoja. Tämä helpottaa tiettyjen tietojen löytämistä ja hakemista ja auttaa sinua myös tunnistamaan sisällössäsi olevat aukot tai päällekkäisyydet.
4. Tekstin analysointi ja tiivistäminen: Avainsanojen poimimista käytetään myös tekstin pääkohtien tai teemojen tiivistämiseen. Tämä on hyödyllistä, kun haluat nopeasti ymmärtää asiakirjan tai artikkelin sisällön tai luoda tiivistelmän tai yhteenvedon pidemmästä kirjoituksesta.

Mikä on avainsanan poiminta?

Avainsanojen poiminta on luonnollisen kielen prosessointitekniikka (NLP), jota käytetään tärkeimpien ja merkityksellisimpien sanojen ja lausekkeiden automaattiseen tunnistamiseen ja poimimiseen tekstidokumentista. Avainsanat auttavat tiivistämään asiakirjan, luokittelemaan sen tai parantamaan sen hakukelpoisuutta.

Avainsanojen poiminta-algoritmit käyttävät yleensä tilastollisia ja semanttisia tekniikoita tunnistamaan merkityksellisimmät sanat ja lauseet. Suosittuja algoritmeja ovat esimerkiksi TextRank , TF-IDF ja LSA .

Mikä on TextRank?

TextRank on graafipohjainen algoritmi, joka tunnistaa asiakirjan tärkeimmät sanat ja lauseet. Se perustuu niiden esiintymiseen yhdessä muiden sanojen ja lausekkeiden kanssa tekstissä. Algoritmi toimii luomalla graafin, jossa jokainen solmu edustaa sanaa tai lausetta. Solmujen väliset reunat kuvaavat niiden yhteisesiintymistä. Tärkeimmät solmut tunnistetaan sitten PageRank-laskentojen kaltaisten laskelmien avulla.

Mikä on TF-IDF?

TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) on tilastollinen algoritmi, joka tunnistaa asiakirjan tärkeimmät sanat niiden esiintymistiheyden ja harvinaisuuden perusteella asiakirjassa ja asiakirjakorpuksessa. Algoritmi toimii siten, että jokaiselle asiakirjan sanalle annetaan painoarvo, joka perustuu sen esiintymistiheyteen ja käänteiseen asiakirjan esiintymistiheyteen.

Mikä on LSA?

LSA (latent semanttinen analyysi) on semanttinen algoritmi, joka tunnistaa asiakirjan tärkeimmät sanat ja lauseet niiden latenttien semanttisten suhteiden perusteella tekstin muihin sanoihin ja lauseisiin. Algoritmi toimii luomalla matriisin asiakirjan sanojen yhteisesiintyvyydestä ja käyttämällä sitten SVD:tä (singular value decomposition) merkittävimpien latenttien semanttisten suhteiden tunnistamiseksi.

Avainsanojen louhinta on hyödyllistä erilaisissa sovelluksissa, kuten tekstin tiivistämisessä, tiedonhaussa, tekstin luokittelussa ja hakukoneoptimoinnissa.

Miten luoda avainsanoja automaattisesti?

Avainsanojen automaattinen tuottaminen tekstistä edellyttää erilaisten luonnollisen kielen käsittelytyökalujen ja -tekniikoiden käyttöä. Seuraavassa on muutamia ohjeita:

1. Käytä NLP-työkalua poimimaan tekstistä yleisimmät sanat ja lauseet. Monilla ohjelmointikielillä on tätä varten kirjastoja, kuten Pythonin NLTK ja spaCy.
2. Sovelletaan puheosamerkintää epäolennaisten sanojen, kuten artikkelien, prepositioiden ja pronominien, suodattamiseksi pois.
3. Käytä avainsanojen poiminta-algoritmia, kuten TextRank, TF-IDF tai LSA, tunnistamaan tekstin tärkeimmät ja merkityksellisimmät avainsanat. Nämä algoritmit käyttävät yleensä tilastollisia ja semanttisia analyysejä avainsanojen tunnistamiseen.
4. Aseta kynnysarvo liian yleisten tai harvinaisten avainsanojen suodattamiseksi. Tämä tehdään avainsanan esiintymistiheyden perusteella tekstissä tai avainsanan dokumenttitiheyden perusteella tekstikorpuksessa.
5. Järjestä poimitut avainsanat ryhmiin tai klustereihin niiden semanttisen samankaltaisuuden tai aiheen perusteella.
6. Tarkista lopuksi, että luodut avainsanat ovat merkityksellisiä ja tarkoituksenmukaisia tekstin kannalta.

Mitä ovat avainsanapurkaimet?

Avainsanojen poimijat ovat tietokoneohjelmia tai algoritmeja, jotka tunnistavat ja poimivat automaattisesti olennaisimmat ja merkittävimmät sanat tai lausekkeet jäsennellystä tai jäsentymättömästä tekstistä. Avainsanoja voidaan käyttää moniin eri tarkoituksiin. Nämä avainsanat ovat hyödyllisiä tiedonhaussa, tekstin luokittelussa ja hakukoneoptimoinnissa (SEO). On myös joitakin API-pohjaisia louhintatyökaluja. Se on yksi käytetyimmistä avainsanojen poimintamenetelmistä datatieteessä. Lisätietoja saat verkko-oppaista esimerkiksi GitHubin kaltaisilta verkkosivuilta.

Avainsanojen poimintaohjelmat käyttävät tyypillisesti yhdistelmää luonnollisen kielen käsittelyn (NLP), koneoppimisen ja tilastollisen analyysin tekniikoita avainsanojen tunnistamiseen ja poimimiseen.

Kun haluat arvioida avainsanojen poimijoiden suorituskykyä, käytä joitakin koneoppimisen vakiomittareita. Tällaisia mittareita ovat tarkkuus, täsmällisyys, palautus ja F1-pisteet.

Esimerkki API:sta avainsanojen poimimiseen on Textrazor. Textrazorin API: ta voi käyttää useilla eri tietokonekielillä, kuten Pythonilla, Javalla ja PHP:llä.

Ei, stopwords ja avainsanat eivät ole sama asia. Pysäytyssanat ovat yleisiä sanoja, jotka poistetaan tekstidatasta kohinan vähentämiseksi. Avainsanat ovat erityisiä sanoja tai lauseita, jotka liittyvät analysoitavaan aiheeseen. Avainsanoja käytetään tunnistamaan tekstin tärkeimmät teemat tai käsitteet. Joitakin englannin kielen stop-sanoja ovat ”the” ja ”a”.

Mikä on RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) on avainsanojen poiminta-algoritmi. Se on laajalti tehokas luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP) ja tekstinlouhintasovelluksissa. Se on yksinkertainen ja tehokas valvomaton algoritmi, joka pystyy tunnistamaan ja poimimaan yhdestä asiakirjasta tärkeimmät avainsanat ja lausekkeet.

Mikä on YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) on Python-paketti automaattiseen avainsanojen poimintaan. Se on avoimen lähdekoodin paketti, joka käyttää tilastollista lähestymistapaa tunnistamaan ja poimimaan olennaisimmat avainsanat tietystä tekstistä.

Mikä on BERT-Embedding?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) embedding on Googlen kehittämä, valmiiksi koulutettu syväoppimismalli luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP). Se perustuu Transformer-arkkitehtuuriin. Lisäksi se koulutetaan suurella määrällä tekstidataa, jotta voidaan luoda kontekstin huomioon ottavia sanojen upotuksia.

BERT-sulauttamismenetelmässä otetaan huomioon lauseen sanojen väliset kontekstuaaliset suhteet ottamalla huomioon sanaa edeltävät ja seuraavat sanat. Tätä prosessia kutsutaan myös kaksisuuntaiseksi koulutukseksi. Tämän ansiosta BERT pystyy tuottamaan korkealaatuisia sanojen upotuksia, jotka vangitsevat kielen vivahteet. Tämä auttaa antamaan paremman kuvan lauseen merkityksestä.