Miért érdemes a szövegből kulcsszavakat kinyerni?

A kulcsszavak és kulcskifejezések szövegből történő kinyerése több okból is hasznos:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
szöveg írása számítógépen

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:

  1. 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.
  2. Alkalmazza a beszédrészek címkézését a nem releváns szavak, például cikkek, prepozíciók és névmások kiszűrésére.
  3. 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.
  4. 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.
  5. A kinyert kulcsszavakat csoportokba vagy klaszterekbe rendezi szemantikai hasonlóságuk vagy témájuk alapján.
  6. 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.

A zárószavak és a kulcsszavak ugyanazok?

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.

Milyen kulcsszó-kivonási módszerek vannak?

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.

Gyakran ismételt kérdések

Mi az N-Gram?

Az n-gramm egy adott szöveg vagy beszédminta n elemének (más néven token) összefüggő sorozata. A természetes nyelvi feldolgozásban az n-grammok elemei általában szavak vagy karakterek.

Mi az NLP?

A mesterséges intelligencia (AI) egyik ága, amely a számítógépek és az emberek közötti, természetes nyelvet használó interakcióval foglalkozik. Ez az informatika.

A Scikit-Learn hozzáférhető eszközöket kínál NLP modellek képzéséhez az osztályozáshoz, extrakcióhoz, regresszióhoz és klaszterezéshez. Ezenfelül más hasznos képességeket is biztosít, mint például a dimenziócsökkentés, a rácsos keresés és a keresztellenőrzés.

Mi az a kulcsszó generálás?

A kulcsszógenerálás egy adott témához vagy témakörhöz tartozó kulcsszavak vagy kulcskifejezések listájának összeállítása. A keresőoptimalizálás (SEO) és az online marketing fontos lépése, mivel segít javítani a weboldal vagy tartalom láthatóságát és felfedezhetőségét.