Miért érdemes a szövegből kulcsszavakat kinyerni?
A kulcsszavak és kulcskifejezések szövegből történő kinyerése több okból is hasznos:
- Keresőoptimalizálás (SEO): Ha van weboldala vagy blogja, a releváns kulcsszavak használata a tartalomban segít javítani a keresőmotorok rangsorolását, és megkönnyíti az emberek számára, hogy megtalálják a tartalmát. A SEO szempontjából a szavak gyakorisága is számít. A szövegben található kulcsszavak száma befolyásolja a szöveg hozzáférhetőségét.
- Adatelemzés: A kulcsszavak kivonása a szövegből segít a közös témák vagy témakörök azonosításában egy nagy adathalmazban. Ez hasznos a piackutatás , a hangulatelemzés és más típusú adatelemzések esetében.
- Tartalmi kategorizálás: A szövegből történő kulcsszavak kinyerésével hatékonyabban kategorizálhatja és rendszerezheti tartalmát. Ez megkönnyíti a konkrét információk megtalálását és visszakeresését, és segít a hiányosságok vagy redundanciák azonosításában is.
- Szövegelemzés és összegzés: A kulcsszavak kivonása egy szöveg fő pontjainak vagy témáinak összefoglalására is szolgál. Ez hasznos egy dokumentum vagy cikk tartalmának gyors megértéséhez, vagy egy hosszabb írás kivonatának vagy összefoglalójának elkészítéséhez.
Mi az a kulcsszó-kivonatolás?
A kulcsszó-kivonatolás egy természetes nyelvfeldolgozási (NLP) technika, amelyet a legfontosabb és legfontosabb szavak és kifejezések automatikus azonosítására és kivonására használnak egy szöveges dokumentumból. A kinyert kulcsszavak segítenek a dokumentum összegzésében, kategorizálásában vagy kereshetőségének javításában.
A kulcsszó-kivonási algoritmusok jellemzően statisztikai és szemantikai technikákat használnak a legrelevánsabb szavak és kifejezések azonosítására. Néhány népszerű algoritmus a TextRank , a TF-IDF és az LSA .
Mi az a TextRank?
A TextRank egy gráf-alapú algoritmus, amely azonosítja a legfontosabb szavakat és kifejezéseket egy dokumentumban. A szövegben más szavakkal és kifejezésekkel való együttes előfordulása alapján működik. Az algoritmus egy olyan gráf létrehozásával működik, amelyben minden csomópont egy-egy szót vagy kifejezést jelöl. A csomópontok közötti élek jelzik a csomópontok együttes előfordulását. A legfontosabb csomópontokat ezután PageRank-szerű számítások segítségével azonosítjuk.
Mi az a TF-IDF?
A TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) egy olyan statisztikai algoritmus, amely a dokumentumban és a dokumentumban, illetve a dokumentum-korpuszban való gyakoriságuk és ritkaságuk alapján azonosítja a legfontosabb szavakat egy dokumentumban. Az algoritmus úgy működik, hogy a dokumentumban szereplő minden szóhoz súlyt rendel a gyakoriság és a dokumentum fordított gyakorisága alapján.
Mi az LSA?
Az LSA (latens szemantikai elemzés) egy szemantikai algoritmus, amely a dokumentumban található legfontosabb szavakat és kifejezéseket a szövegben található más szavakkal és kifejezésekkel való látens szemantikai kapcsolataik alapján azonosítja. Az algoritmus úgy működik, hogy létrehoz egy mátrixot a dokumentumban lévő szavak együttes előfordulásának mátrixából, majd szinguláris érték dekompozíció (SVD) segítségével azonosítja a legjelentősebb látens szemantikai kapcsolatokat.
A kulcsszavak kinyerése számos alkalmazásban hasznos, például szöveges összefoglaló, információkeresés, szövegkategorizálás és keresőmotor-optimalizálás esetén.
Hogyan generáljunk kulcsszavakat automatikusan?
A kulcsszavak szövegből történő automatikus generálásához különböző természetes nyelvfeldolgozó (NLP) eszközöket és technikákat használhatunk. Íme néhány követendő lépés:
- Egy NLP-eszközzel kivonja a leggyakoribb szavakat és kifejezéseket a szövegből. Sok programozási nyelv rendelkezik ehhez megfelelő könyvtárakkal, például a Python NLTK és a spaCy.
- Alkalmazza a beszédrészek címkézését a nem releváns szavak, például cikkek, prepozíciók és névmások kiszűrésére.
- Használjon kulcsszó-kivonatoló algoritmust, például a TextRank, TF-IDF vagy LSA algoritmust a legfontosabb és legrelevánsabb kulcsszavak azonosítására a szövegben. Ezek az algoritmusok jellemzően statisztikai és szemantikai elemzéseket használnak a kulcsszavak azonosításához.
- Állítson be egy küszöbértéket a túl gyakori vagy ritka kulcsszavak kiszűrésére. Ez a kulcsszó szövegben való előfordulási gyakorisága alapján vagy a kulcsszónak egy szövegkorpuszban való dokumentumgyakorisága alapján történik.
- A kinyert kulcsszavakat csoportokba vagy klaszterekbe rendezi szemantikai hasonlóságuk vagy témájuk alapján.
- Végül vizsgálja felül a generált kulcsszavakat, hogy azok relevánsak és értelmesek legyenek a szöveg szempontjából.
Mik azok a kulcsszó-kivonatok?
A kulcsszó-kivonó programok olyan számítógépes programok vagy algoritmusok, amelyek automatikusan azonosítják és kivonják a legfontosabb és legjelentősebb szavakat vagy kifejezéseket egy strukturált vagy strukturálatlan szövegből. A kinyert kulcsszavak számos célra hasznosak. Ezek a kulcsszavak hasznosak az információkeresés, a szövegosztályozás és a keresőmotor-optimalizálás (SEO) szempontjából. Létezik néhány API-alapú extrakciós eszköz is. Ez az egyik leggyakrabban használt kulcsszó-kivonási módszer az adattudományban. További információkért nézze meg az online útmutatókat az olyan weboldalakon, mint a GitHub .
A kulcsszó-kivonatolók általában a természetes nyelvi feldolgozás (NLP), a gépi tanulás és a statisztikai elemzés technikáinak kombinációját használják a kulcsszavak azonosítására és kivonására.
Amikor a kulcsszó-kivonatolók teljesítményének értékelésére kerül sor, használjon néhányat a gépi tanulásban szokásos metrikák közül. Ilyen mérőszámok a pontosság, a precizitás, a visszahívás és az F1 pontszám.
Egy példa a kulcsszavak kinyerésére szolgáló API-ra a Textrazor. A Textrazor API számos számítógépes nyelvvel elérhető, többek között Python, Java, PHP és más nyelvekkel.
Nem, a zárószavak és a kulcsszavak nem ugyanazok. A stopword-ek olyan gyakori szavak, amelyeket a zaj csökkentése érdekében eltávolítanak a szöveges adatokból. A kulcsszavak olyan konkrét szavak vagy kifejezések, amelyek az elemzett témához kapcsolódnak. A kulcsszavak a szöveg fő témáinak vagy fogalmainak azonosítására szolgálnak. Az angol nyelvben a „the” és az „a” a stopszavak közé tartozik.
Mi az a RAKE?
A RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) egy kulcsszó-kivonási algoritmus. A természetes nyelvi feldolgozásban (NLP) és a szövegbányászati alkalmazásokban széles körben hatékony. Ez egy egyszerű és hatékony, felügyelet nélküli algoritmus, amely képes azonosítani és kivonni a legrelevánsabb kulcsszavakat és kifejezéseket egyetlen dokumentumból.
Mi az a YAKE?
A YAKE (Yet Another Keyword Extractor) egy Python csomag automatikus kulcsszó-kivonatolásra. Ez egy nyílt forráskódú csomag, amely statisztikai megközelítést használ a legrelevánsabb kulcsszavak azonosítására és kinyerésére egy adott szövegből.
Mi az a BERT-Embedding?
A BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) beágyazás egy előre betanított mélytanulási modell a Google által kifejlesztett természetes nyelvfeldolgozáshoz (NLP). A Transformer architektúrán alapul. Emellett nagy mennyiségű szöveges adaton képzik ki, hogy kontextustudatos szóbeágyazásokat hozzon létre.
A BERT-beágyazás a mondatban lévő szavak közötti kontextuális kapcsolatokat úgy ragadja meg, hogy figyelembe veszi az adott szó előtti és utáni szavakat. Ezt a folyamatot kétirányú képzésnek is nevezik. Ez lehetővé teszi a BERT számára, hogy kiváló minőségű szóbeágyazásokat hozzon létre, amelyek megragadják a nyelvi árnyalatokat. Ez segít a mondat jelentésének jobb ábrázolásában.
