Kako generirati ključne riječi iz teksta?

Zašto biste trebali izdvojiti ključne riječi iz teksta?

Izdvajanje ključnih riječi i ključnih fraza iz teksta korisno je iz nekoliko razloga:

1. Optimizacija za tražilice (SEO): Ako imate web stranicu ili blog, upotreba relevantnih ključnih riječi u vašem sadržaju pomaže poboljšati rangiranje u tražilicama i olakšava ljudima pronalaženje vašeg sadržaja. Također, učestalost riječi je važna za SEO. Broj ključnih riječi u tekstu utječe na dostupnost teksta.
2. Analiza podataka: izdvajanje ključnih riječi iz teksta pomaže vam identificirati uobičajene teme ili teme u velikom skupu podataka. Ovo je korisno za istraživanje tržišta , analizu raspoloženja i druge vrste analize podataka.
3. Kategorizacija sadržaja: izdvajanjem ključnih riječi iz teksta učinkovitije kategorizirajte i organizirajte svoj sadržaj. To olakšava pronalaženje i dohvaćanje određenih informacija i također vam pomaže identificirati praznine ili suvišnosti u vašem sadržaju.
4. Analiza teksta i sažimanje: Izdvajanje ključnih riječi također se koristi za sažimanje glavnih točaka ili tema dijela teksta. Ovo je korisno za brzo razumijevanje sadržaja dokumenta ili članka ili za stvaranje sažetka ili sažetka duljeg djela.

Što je ekstrakcija ključnih riječi?

Izdvajanje ključnih riječi je tehnika obrade prirodnog jezika (NLP) koja se koristi za automatsko prepoznavanje i izdvajanje najvažnijih i relevantnih riječi i fraza iz tekstualnog dokumenta. Izdvojene ključne riječi korisne su za sažimanje dokumenta, njegovu kategorizaciju ili poboljšanje mogućnosti pretraživanja.

Algoritmi za izdvajanje ključnih riječi obično koriste statističke i semantičke tehnike za prepoznavanje najrelevantnijih riječi i fraza. Neki popularni algoritmi uključuju TextRank , TF-IDF i LSA .

Što je TextRank?

TextRank je algoritam temeljen na grafikonima koji identificira najvažnije riječi i fraze u dokumentu. Djeluje na temelju njihovog supojavljivanja s drugim riječima i izrazima u tekstu. Algoritam radi stvaranjem grafa gdje svaki čvor predstavlja riječ ili izraz. Rubovi između čvorova predstavljaju njihovo zajedničko pojavljivanje. Najvažniji čvorovi se zatim identificiraju pomoću izračuna sličnih PageRank-u.

Što je TF-IDF?

TF-IDF (termin frequency-inverse document frequency) je statistički algoritam koji identificira najvažnije riječi u dokumentu na temelju njihove učestalosti i rijetkosti u dokumentu iu korpusu dokumenata. Algoritam funkcionira dodjeljivanjem težine svakoj riječi u dokumentu na temelju njene učestalosti i inverzne učestalosti dokumenta.

Što je LSA?

LSA (latentna semantička analiza) je semantički algoritam koji identificira najvažnije riječi i fraze u dokumentu na temelju njihovih latentnih semantičkih odnosa s drugim riječima i frazama u tekstu. Algoritam radi tako što stvara matricu zajedničkog pojavljivanja riječi u dokumentu, a zatim koristi dekompoziciju singularne vrijednosti (SVD) za identificiranje najznačajnijih latentnih semantičkih odnosa.

Ekstrakcija ključnih riječi korisna je za razne aplikacije kao što je sažimanje teksta, pronalaženje informacija, kategorizacija teksta i optimizacija tražilice.

Kako automatski generirati ključne riječi?

Za automatsko generiranje ključnih riječi iz teksta koristite različite alate i tehnike za obradu prirodnog jezika (NLP). Evo nekoliko koraka koje treba slijediti:

1. Pomoću NLP alata izdvojite najčešće riječi i fraze iz teksta. Mnogi programski jezici imaju biblioteke za to, kao što su Python NLTK i spaCy.
2. Primijenite označavanje dijela govora kako biste filtrirali nerelevantne riječi kao što su članovi, prijedlozi i zamjenice.
3. Upotrijebite algoritam za izdvajanje ključnih riječi kao što je TextRank, TF-IDF ili LSA za prepoznavanje najvažnijih i najrelevantnijih ključnih riječi u tekstu. Ovi algoritmi obično koriste statističke i semantičke analize za prepoznavanje ključnih riječi.
4. Postavite prag za filtriranje prečestih ili rijetkih ključnih riječi. To se radi na temelju učestalosti pojavljivanja ključne riječi u tekstu ili na temelju učestalosti ključne riječi u dokumentu u korpusu tekstova.
5. Organizirajte izdvojene ključne riječi u grupe ili klastere na temelju njihove semantičke sličnosti ili teme.
6. Na kraju, pregledajte generirane ključne riječi kako biste bili sigurni da su relevantne i smislene za tekst.

Što su alati za izdvajanje ključnih riječi?

Ekstraktori ključnih riječi računalni su programi ili algoritmi koji rade na automatskom prepoznavanju i izdvajanju najrelevantnijih i najznačajnijih riječi ili izraza iz strukturiranog ili nestrukturiranog teksta. Izdvojene ključne riječi korisne su za razne svrhe. Ove su ključne riječi korisne za pronalaženje informacija, klasifikaciju teksta i optimizaciju za tražilice (SEO). Postoje i neki alati za ekstrakciju temeljeni na API-ju. To je jedna od najčešće korištenih metoda ekstrakcije ključnih riječi u znanosti o podacima. Za više informacija provjerite online vodiče na web stranicama kao što je GitHub .

Ekstraktori ključnih riječi obično koriste kombinaciju tehnika obrade prirodnog jezika (NLP), strojnog učenja i statističke analize za prepoznavanje i izdvajanje ključnih riječi.

Kada je u pitanju procjena izvedbe ekstraktora ključnih riječi, koristite neke od standardnih metrika u strojnom učenju. Takve metrike su točnost, preciznost, prisjećanje i F1 rezultat.

Primjer API-ja za izdvajanje ključnih riječi je Textrazor. Textrazor API dostupan je pomoću različitih računalnih jezika, uključujući Python, Java, PHP i druge.

Jesu li zaustavne riječi i ključne riječi iste?

Ne, zaustavne riječi i ključne riječi nisu isto. Zaustavne riječi su uobičajene riječi koje se uklanjaju iz tekstualnih podataka kako bi se smanjio šum. Ključne riječi su specifične riječi ili fraze koje su relevantne za analiziranu temu. Ključne riječi koriste se za prepoznavanje glavnih tema ili koncepata u dijelu teksta. Neke od zaustavnih riječi na engleskom su “the” i “a”.

Koje su neke metode izdvajanja ključnih riječi?

Što je RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) je algoritam za izdvajanje ključnih riječi. Široko je učinkovit u obradi prirodnog jezika (NLP) i aplikacijama za rudarenje teksta. To je jednostavan i učinkovit nenadzirani algoritam koji je sposoban identificirati i izdvojiti najrelevantnije ključne riječi i fraze iz jednog dokumenta.

Što je YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) je Python paket za automatsko izdvajanje ključnih riječi. To je paket otvorenog koda koji koristi statistički pristup za prepoznavanje i izdvajanje najrelevantnijih ključnih riječi iz određenog teksta.

Što je BERT-Embedding?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ugrađivanje unaprijed je obučen model dubokog učenja za obradu prirodnog jezika (NLP) koji je razvio Google. Temelji se na arhitekturi Transformer. Također, trenira se na velikoj količini tekstualnih podataka za generiranje umetanja riječi s obzirom na kontekst.

BERT ugrađivanje bilježi kontekstualne odnose između riječi u rečenici uzimajući u obzir riječi prije i poslije date riječi. Ovaj proces je također poznat kao dvosmjerni trening. To omogućuje BERT-u generiranje visokokvalitetnih umetanja riječi koje hvataju nijanse jezika. To pomaže u boljem predstavljanju značenja rečenice.

Često postavljana pitanja