आपको टेक्स्ट से कीवर्ड क्यों निकालने चाहिए?
किसी टेक्स्ट से कीवर्ड और कीफ़्रेज़ निकालना कई कारणों से मददगार होता है:
- खोज इंजन अनुकूलन (एसईओ): यदि आपके पास एक वेबसाइट या ब्लॉग है, तो आपकी सामग्री में प्रासंगिक खोजशब्दों का उपयोग करने से आपकी खोज इंजन रैंकिंग में सुधार होता है और लोगों को आपकी सामग्री खोजने में आसानी होती है। साथ ही, SEO के लिए शब्द आवृत्ति मायने रखती है। टेक्स्ट में कीवर्ड की संख्या टेक्स्ट की पहुंच को प्रभावित करती है।
- डेटा विश्लेषण: किसी टेक्स्ट से कीवर्ड निकालने से आपको बड़े डेटासेट में सामान्य विषयों या विषयों की पहचान करने में मदद मिलती है। यह बाजार अनुसंधान , भावना विश्लेषण और अन्य प्रकार के डेटा विश्लेषण के लिए उपयोगी है।
- सामग्री वर्गीकरण: टेक्स्ट से कीवर्ड निकालकर, अपनी सामग्री को अधिक प्रभावी ढंग से वर्गीकृत और व्यवस्थित करें। इससे जानकारी के विशिष्ट टुकड़ों को ढूंढना और पुनः प्राप्त करना आसान हो जाता है और आपको अपनी सामग्री में अंतराल या अतिरेक की पहचान करने में भी मदद मिलती है।
- पाठ विश्लेषण और सारांश: कीवर्ड निकालने का उपयोग पाठ के एक टुकड़े के मुख्य बिंदुओं या विषयों को सारांशित करने के लिए भी किया जाता है। यह किसी दस्तावेज़ या लेख की सामग्री को जल्दी से समझने के लिए, या लेखन के एक लंबे टुकड़े का सार या सारांश बनाने के लिए उपयोगी है।
कीवर्ड एक्सट्रैक्शन क्या है?
कीवर्ड एक्सट्रैक्शन एक नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) तकनीक है, जिसका इस्तेमाल टेक्स्ट डॉक्यूमेंट से सबसे महत्वपूर्ण और प्रासंगिक शब्दों और वाक्यांशों को स्वचालित रूप से पहचानने और निकालने के लिए किया जाता है। निकाले गए कीवर्ड दस्तावेज़ को सारांशित करने, इसे वर्गीकृत करने, या इसकी खोज योग्यता में सुधार करने में सहायक होते हैं।
खोजशब्द निष्कर्षण एल्गोरिदम आमतौर पर सबसे अधिक प्रासंगिक शब्दों और वाक्यांशों की पहचान करने के लिए सांख्यिकीय और अर्थ संबंधी तकनीकों का उपयोग करते हैं। कुछ लोकप्रिय एल्गोरिदम में टेक्स्टरैंक , टीएफ-आईडीएफ और एलएसए शामिल हैं।
टेक्स्टरैंक क्या है?
टेक्स्टरैंक एक ग्राफ-आधारित एल्गोरिथम है जो किसी दस्तावेज़ में सबसे महत्वपूर्ण शब्दों और वाक्यांशों की पहचान करता है। यह पाठ में अन्य शब्दों और वाक्यांशों के साथ उनकी सह-घटना के आधार पर कार्य करता है। एल्गोरिथ्म एक ग्राफ बनाकर काम करता है जहां प्रत्येक नोड एक शब्द या वाक्यांश का प्रतिनिधित्व करता है। नोड्स के बीच के किनारे उनकी सह-घटना का प्रतिनिधित्व करते हैं। पेजरैंक जैसी गणनाओं का उपयोग करके सबसे महत्वपूर्ण नोड्स की पहचान की जाती है।
टीएफ-आईडीएफ क्या है?
TF-IDF (टर्म फ़्रीक्वेंसी-इनवर्स डॉक्यूमेंट फ़्रीक्वेंसी) एक सांख्यिकीय एल्गोरिथम है जो दस्तावेज़ में उनकी आवृत्ति और दुर्लभता के आधार पर दस्तावेज़ में और दस्तावेज़ों के संग्रह में सबसे महत्वपूर्ण शब्दों की पहचान करता है। एल्गोरिथ्म दस्तावेज़ में प्रत्येक शब्द को उसकी आवृत्ति और व्युत्क्रम दस्तावेज़ आवृत्ति के आधार पर एक भार देकर काम करता है।
एलएसए क्या है?
एलएसए (अव्यक्त शब्दार्थ विश्लेषण) एक शब्दार्थ एल्गोरिथ्म है जो पाठ में अन्य शब्दों और वाक्यांशों के साथ उनके अव्यक्त शब्दार्थ संबंधों के आधार पर एक दस्तावेज़ में सबसे महत्वपूर्ण शब्दों और वाक्यांशों की पहचान करता है। एल्गोरिथ्म दस्तावेज़ में शब्दों की सह-घटना का एक मैट्रिक्स बनाकर काम करता है, और फिर सबसे महत्वपूर्ण अव्यक्त शब्दार्थ संबंधों की पहचान करने के लिए एकवचन मूल्य अपघटन (एसवीडी) का उपयोग करता है।
खोजशब्द निष्कर्षण विभिन्न अनुप्रयोगों जैसे पाठ संक्षेपण, सूचना पुनर्प्राप्ति, पाठ वर्गीकरण और खोज इंजन अनुकूलन के लिए उपयोगी है।
कीवर्ड स्वचालित रूप से कैसे उत्पन्न करें?
पाठ से स्वचालित रूप से खोजशब्द उत्पन्न करने के लिए, विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करें। यहां कुछ चरणों का पालन किया गया है:
- टेक्स्ट से सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों और वाक्यांशों को निकालने के लिए एनएलपी टूल का उपयोग करें। इसके लिए कई प्रोग्रामिंग भाषाओं में पुस्तकालय हैं, जैसे कि पायथन के एनएलटीके और स्पासी।
- लेख, पूर्वसर्ग और सर्वनाम जैसे गैर-प्रासंगिक शब्दों को फ़िल्टर करने के लिए पार्ट-ऑफ़-स्पीच टैगिंग लागू करें।
- टेक्स्ट में सबसे महत्वपूर्ण और प्रासंगिक कीवर्ड की पहचान करने के लिए टेक्स्टरैंक, टीएफ-आईडीएफ, या एलएसए जैसे कीवर्ड निष्कर्षण एल्गोरिदम का उपयोग करें। ये एल्गोरिदम आमतौर पर कीवर्ड की पहचान करने के लिए सांख्यिकीय और सिमेंटिक विश्लेषण का उपयोग करते हैं।
- बहुत सामान्य या दुर्लभ खोजशब्दों को फ़िल्टर करने के लिए एक सीमा निर्धारित करें। यह टेक्स्ट में कीवर्ड की आवृत्ति के आधार पर या टेक्स्ट के समूह में कीवर्ड की दस्तावेज़ आवृत्ति के आधार पर किया जाता है।
- निकाले गए खोजशब्दों को उनकी शब्दार्थ समानता या विषय के आधार पर समूहों या समूहों में व्यवस्थित करें।
- अंत में, यह सुनिश्चित करने के लिए जेनरेट किए गए कीवर्ड की समीक्षा करें कि वे टेक्स्ट के लिए प्रासंगिक और अर्थपूर्ण हैं।
कीवर्ड एक्सट्रैक्टर्स क्या हैं?
कीवर्ड एक्सट्रैक्टर्स कंप्यूटर प्रोग्राम या एल्गोरिदम हैं जो संरचित या असंरचित पाठ से सबसे अधिक प्रासंगिक और महत्वपूर्ण शब्दों या वाक्यांशों को स्वचालित रूप से पहचानने और निकालने के लिए काम करते हैं। निकाले गए कीवर्ड विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोगी होते हैं। ये खोजशब्द सूचना पुनर्प्राप्ति, पाठ वर्गीकरण और खोज इंजन अनुकूलन (एसईओ) के लिए उपयोगी हैं। कुछ एपीआई-आधारित निष्कर्षण उपकरण भी हैं। यह डेटा साइंस में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले कीवर्ड निष्कर्षण विधियों में से एक है। अधिक जानकारी के लिए, GitHub जैसे वेबपृष्ठों पर ऑनलाइन ट्यूटोरियल देखें।
कीवर्ड एक्सट्रैक्टर्स आमतौर पर कीवर्ड को पहचानने और निकालने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय विश्लेषण से तकनीकों के संयोजन का उपयोग करते हैं।
जब कीवर्ड एक्सट्रैक्टर्स के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने की बात आती है, तो मशीन लर्निंग में कुछ मानक मेट्रिक्स का उपयोग करें। ऐसे मेट्रिक्स सटीकता, सटीकता, रिकॉल और एफ 1 स्कोर हैं।
कीवर्ड निकालने के लिए API का एक उदाहरण Textrazor है। टेक्सट्रेजर एपीआई विभिन्न प्रकार की कंप्यूटर भाषाओं का उपयोग करके सुलभ है, जिसमें पायथन, जावा, पीएचपी और अन्य शामिल हैं।
नहीं, स्टॉपवर्ड्स और कीवर्ड्स समान नहीं हैं। स्टॉपवर्ड सामान्य शब्द हैं जिन्हें शोर कम करने के लिए टेक्स्ट डेटा से हटा दिया जाता है। कीवर्ड विशिष्ट शब्द या वाक्यांश होते हैं जो विश्लेषण किए गए विषय के लिए प्रासंगिक होते हैं। कीवर्ड का उपयोग पाठ के एक भाग में मुख्य विषयों या अवधारणाओं की पहचान करने के लिए किया जाता है। अंग्रेजी में कुछ स्टॉपवर्ड्स “द” और “ए” हैं।
रेक क्या है?
RAKE (रैपिड ऑटोमैटिक कीवर्ड एक्सट्रैक्शन) एक कीवर्ड एक्सट्रैक्शन एल्गोरिथम है। यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और पाठ खनन अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से प्रभावी है। यह एक सरल और प्रभावी अनपर्यवेक्षित एल्गोरिथम है जो एक ही दस्तावेज़ से सबसे प्रासंगिक कीवर्ड और वाक्यांशों को पहचानने और निकालने में सक्षम है।
याक क्या है?
YAKE (फिर भी एक और कीवर्ड एक्सट्रैक्टर) स्वचालित कीवर्ड निष्कर्षण के लिए एक पायथन पैकेज है। यह एक ओपन-सोर्स पैकेज है जो किसी दिए गए टेक्स्ट से सबसे अधिक प्रासंगिक कीवर्ड को पहचानने और निकालने के लिए एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण का उपयोग करता है।
BERT-एम्बेडिंग क्या है?
BERT (ट्रांसफ़ॉर्मर्स से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व) एम्बेडिंग Google द्वारा विकसित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित गहन शिक्षण मॉडल है। यह ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर पर आधारित है। साथ ही, संदर्भ-जागरूक शब्द एम्बेडिंग उत्पन्न करने के लिए इसे बड़ी मात्रा में पाठ्य डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।
BERT एम्बेडिंग दिए गए शब्द के पहले और बाद के शब्दों को ध्यान में रखते हुए एक वाक्य में शब्दों के बीच प्रासंगिक संबंधों को कैप्चर करता है। इस प्रक्रिया को द्विदिश प्रशिक्षण के रूप में भी जाना जाता है। यह BERT को उच्च-गुणवत्ता वाले शब्द एम्बेडिंग उत्पन्न करने की अनुमति देता है जो भाषा की बारीकियों को पकड़ते हैं। यह वाक्य के अर्थ का बेहतर प्रतिनिधित्व प्रदान करने में मदद करता है।
