כיצד ליצור מילות מפתח מטקסט?

מדוע כדאי לחלץ מילות מפתח מטקסט?

חילוץ מילות מפתח וביטויי מפתח מטקסט מועיל מכמה סיבות:

1. אופטימיזציה למנועי חיפוש (SEO): אם יש לך אתר או בלוג, שימוש במילות מפתח רלוונטיות בתוכן שלך עוזר לשפר את דירוג מנועי החיפוש שלך ולהקל על אנשים למצוא את התוכן שלך. כמו כן, תדירות המילים חשובה לקידום אתרים. מספר מילות המפתח בטקסט משפיע על הנגישות של הטקסט.
2. ניתוח נתונים: חילוץ מילות מפתח מטקסט עוזר לך לזהות נושאים או נושאים נפוצים במערך נתונים גדול. זה שימושי עבור מחקר שוק , ניתוח סנטימנטים וסוגים אחרים של ניתוח נתונים.
3. סיווג תוכן: על ידי חילוץ מילות מפתח מטקסט, סיווג וארגן את התוכן שלך בצורה יעילה יותר. זה מקל על איתור ושליפה של פיסות מידע ספציפיות וגם עוזר לך לזהות פערים או יתירות בתוכן שלך.
4. ניתוח וסיכום טקסט: חילוץ מילות מפתח משמש גם לסיכום הנקודות או הנושאים העיקריים של קטע טקסט. זה שימושי להבנה מהירה של התוכן של מסמך או מאמר, או ליצירת תקציר או סיכום של כתבת כתיבה ארוכה יותר.

מהי חילוץ מילות מפתח?

מיצוי מילות מפתח היא טכניקת עיבוד שפה טבעית (NLP) המשמשת לזיהוי וחילוץ אוטומטי של המילים והביטויים החשובים והרלוונטיים ביותר ממסמך טקסט. מילות המפתח שחולצו מועילות לסיכום המסמך, לסווג אותו או לשיפור יכולת החיפוש שלו.

אלגוריתמים לחילוץ מילות מפתח משתמשים בדרך כלל בטכניקות סטטיסטיות וסמנטיות כדי לזהות את המילים והביטויים הרלוונטיים ביותר. כמה אלגוריתמים פופולריים כוללים TextRank , TF-IDF ו- LSA .

מה זה TextRank?

TextRank הוא אלגוריתם מבוסס גרפים המזהה את המילים והביטויים החשובים ביותר במסמך. זה עובד על סמך ההתרחשות שלהם עם מילים וביטויים אחרים בטקסט. האלגוריתם פועל על ידי יצירת גרף שבו כל צומת מייצג מילה או ביטוי. הקצוות בין הצמתים מייצגים את ההתרחשות המשותפת שלהם. הצמתים החשובים ביותר מזוהים לאחר מכן באמצעות חישובים דמויי PageRank.

מה זה TF-IDF?

TF-IDF (מונח frequency-inverse document frequency) הוא אלגוריתם סטטיסטי המזהה את המילים החשובות ביותר במסמך על סמך תדירותן ונדירותן במסמך ובקורפוס של מסמכים. האלגוריתם פועל על ידי הקצאת משקל לכל מילה במסמך על סמך התדירות שלה ותדירות המסמך ההפוכה.

מה זה LSA?

LSA (ניתוח סמנטי סמוי) הוא אלגוריתם סמנטי המזהה את המילים והביטויים החשובים ביותר במסמך על סמך הקשרים הסמנטיים הסמנטיים שלהם עם מילים וביטויים אחרים בטקסט. האלגוריתם פועל על ידי יצירת מטריצה של ההתרחשות המשותפת של מילים במסמך, ולאחר מכן שימוש בפירוק ערך יחיד (SVD) כדי לזהות את הקשרים הסמנטיים הסמנטיים המשמעותיים ביותר.

חילוץ מילות מפתח שימושי עבור יישומים שונים כגון סיכום טקסט, אחזור מידע, סיווג טקסט ואופטימיזציה למנועי חיפוש.

כיצד ליצור מילות מפתח באופן אוטומטי?

כדי ליצור מילות מפתח מטקסט באופן אוטומטי, השתמש בכלים ובטכניקות שונות של עיבוד שפה טבעית (NLP). הנה כמה שלבים שיש לבצע:

1. השתמש בכלי NLP כדי לחלץ את המילים והביטויים השכיחים ביותר מהטקסט. לשפות תכנות רבות יש ספריות לכך, כמו NLTK ו- spaCy של Python.
2. החל תיוג חלקי דיבור כדי לסנן מילים לא רלוונטיות כגון מאמרים, מילות יחס וכינויים.
3. השתמש באלגוריתם חילוץ מילות מפתח כגון TextRank, TF-IDF או LSA כדי לזהות את מילות המפתח החשובות והרלוונטיות ביותר בטקסט. אלגוריתמים אלה משתמשים בדרך כלל בניתוחים סטטיסטיים וסמנטיים כדי לזהות מילות מפתח.
4. הגדר סף לסינון מילות מפתח נפוצות מדי או נדירות מדי. הדבר נעשה על סמך תדירות ההופעה של מילת המפתח בטקסט או על סמך תדירות המסמך של מילת המפתח על פני קורפוס של טקסטים.
5. ארגן את מילות המפתח שחולצו לקבוצות או אשכולות על סמך הדמיון או הנושא הסמנטי שלהן.
6. לבסוף, סקור את מילות המפתח שנוצרו כדי לוודא שהן רלוונטיות ומשמעותיות עבור הטקסט.

מה הם מחלצי מילות מפתח?

מחלצי מילות מפתח הם תוכנות מחשב או אלגוריתמים שפועלים לזהות ולחלץ אוטומטית את המילים או הביטויים הרלוונטיים והמשמעותיים ביותר מטקסט מובנה או לא מובנה. מילות המפתח שחולצו שימושיות למגוון מטרות. מילות מפתח אלו שימושיות לאחזור מידע, סיווג טקסט ואופטימיזציה למנועי חיפוש (SEO). ישנם גם כמה כלי חילוץ מבוססי API. זוהי אחת משיטות מיצוי מילות המפתח הנפוצות ביותר במדעי הנתונים. למידע נוסף, עיין במדריכי לימוד מקוונים בדפי אינטרנט כמו GitHub .

חולצי מילות מפתח משתמשים בדרך כלל בשילוב של טכניקות מעיבוד שפה טבעית (NLP), למידת מכונה וניתוח סטטיסטי כדי לזהות ולחלץ מילות מפתח.

כשזה מגיע להערכת הביצועים של מחלצי מילות מפתח, השתמש בכמה מהמדדים הסטנדרטיים בלמידת מכונה. מדדים כאלה הם דיוק, דיוק, זכירה וציון F1.

דוגמה ל-API לחילוץ מילות מפתח היא Textrazor. ה- API של Textrazor נגיש באמצעות מגוון שפות מחשב, כולל Python, Java, PHP ואחרות.

לא, מילות מפתח ומילות מפתח אינן זהות. מילות עצור הן מילים נפוצות המוסרות מנתוני טקסט כדי להפחית רעש. מילות מפתח הן מילים או ביטויים ספציפיים הרלוונטיים לנושא המנותח. מילות מפתח משמשות לזיהוי הנושאים או המושגים העיקריים בקטע טקסט. חלק ממילות המפתח באנגלית הן "the" ו-"a".

מה זה RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) הוא אלגוריתם לחילוץ מילות מפתח. זה יעיל באופן נרחב ביישומי עיבוד שפה טבעית (NLP) וכריית טקסט. זהו אלגוריתם פשוט ויעיל ללא פיקוח המסוגל לזהות ולחלץ את מילות המפתח והביטויים הרלוונטיים ביותר ממסמך בודד.

מה זה YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) היא חבילת Python לחילוץ אוטומטי של מילות מפתח. זוהי חבילת קוד פתוח המשתמשת בגישה סטטיסטית כדי לזהות ולחלץ את מילות המפתח הרלוונטיות ביותר מטקסט נתון.

מהי BERT-Embedding?

הטבעת BERT (Bi-directional Encoder Representations from Transformers) היא מודל למידה עמוקה שעבר הכשרה מראש לעיבוד שפה טבעית (NLP) שפותחה על ידי Google. הוא מבוסס על ארכיטקטורת הרובוטריק. כמו כן, הוא מאומן על כמות גדולה של נתונים טקסטואליים כדי ליצור הטמעות מילים מודעות להקשר.

הטבעת BERT לוכדת את הקשרים ההקשריים בין מילים במשפט על ידי התחשבות במילים לפני ואחרי שניתנה המילה. תהליך זה ידוע גם בשם אימון דו כיווני. זה מאפשר ל-BERT ליצור הטמעות מילים באיכות גבוהה שתופסות את הניואנסים של השפה. זה עוזר לספק ייצוג טוב יותר של המשמעות של משפט.