Mengapa Anda Harus Mengekstrak Kata Kunci dari Teks?
Ekstraksi kata kunci dan frasa kunci dari sebuah teks sangat membantu karena beberapa alasan:
- Pengoptimalan mesin pencari (SEO): Jika Anda memiliki situs web atau blog, menggunakan kata kunci yang relevan dalam konten Anda akan membantu meningkatkan peringkat mesin pencari dan memudahkan orang menemukan konten Anda. Selain itu, frekuensi kata juga penting untuk SEO. Jumlah kata kunci dalam teks mempengaruhi aksesibilitas teks.
- Analisis data: Mengekstrak kata kunci dari teks membantu Anda mengidentifikasi tema atau topik umum dalam kumpulan data yang besar. Ini berguna untuk riset pasar , analisis sentimen, dan jenis analisis data lainnya.
- Kategorisasi konten: Dengan mengekstrak kata kunci dari teks, kategorikan dan atur konten Anda dengan lebih efektif. Hal ini memudahkan Anda untuk menemukan dan mengambil bagian informasi tertentu dan juga membantu Anda mengidentifikasi kesenjangan atau redundansi dalam konten Anda.
- Analisis dan ringkasan teks: Mengekstrak kata kunci juga digunakan untuk meringkas poin-poin utama atau tema dari suatu teks. Ini berguna untuk memahami dengan cepat isi dokumen atau artikel, atau untuk membuat abstrak atau ringkasan dari tulisan yang lebih panjang.
Apa yang dimaksud dengan Ekstraksi Kata Kunci?
Ekstraksi kata kunci adalah teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) yang digunakan untuk secara otomatis mengidentifikasi dan mengekstrak kata dan frasa yang paling penting dan relevan dari dokumen teks. Kata kunci yang diekstrak sangat membantu untuk meringkas dokumen, mengkategorikannya, atau meningkatkan kemampuan pencariannya.
Algoritme ekstraksi kata kunci biasanya menggunakan teknik statistik dan semantik untuk mengidentifikasi kata dan frasa yang paling relevan. Beberapa algoritme yang populer termasuk TextRank , TF-IDF , dan LSA .
Apa yang dimaksud dengan TextRank?
TextRank adalah algoritme berbasis grafik yang mengidentifikasi kata dan frasa terpenting dalam dokumen. Ini bekerja berdasarkan kemunculannya bersama dengan kata dan frasa lain dalam teks. Algoritme ini bekerja dengan membuat grafik di mana setiap simpul mewakili sebuah kata atau frasa. Tepi di antara simpul-simpul tersebut menunjukkan kemunculan bersama. Node yang paling penting kemudian diidentifikasi menggunakan perhitungan seperti PageRank.
Apa yang dimaksud dengan TF-IDF?
TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) adalah algoritme statistik yang mengidentifikasi kata-kata terpenting dalam dokumen berdasarkan frekuensi dan kelangkaannya di dalam dokumen dan di dalam kumpulan dokumen. Algoritme ini bekerja dengan memberikan bobot pada setiap kata dalam dokumen berdasarkan frekuensinya dan frekuensi dokumen kebalikannya.
Apa itu LSA?
LSA (analisis semantik laten) adalah algoritme semantik yang mengidentifikasi kata dan frasa terpenting dalam dokumen berdasarkan hubungan semantik latennya dengan kata dan frasa lain dalam teks. Algoritme ini bekerja dengan membuat matriks kemunculan bersama kata-kata dalam dokumen, dan kemudian menggunakan dekomposisi nilai tunggal (SVD) untuk mengidentifikasi hubungan semantik laten yang paling signifikan.
Ekstraksi kata kunci berguna untuk berbagai aplikasi seperti peringkasan teks, pencarian informasi, kategorisasi teks, dan pengoptimalan mesin pencari.
Bagaimana Cara Menghasilkan Kata Kunci Secara Otomatis?
Untuk menghasilkan kata kunci dari teks secara otomatis, gunakan berbagai alat dan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP). Berikut adalah beberapa langkah yang harus diikuti:
- Gunakan alat NLP untuk mengekstrak kata dan frasa yang paling sering muncul dari teks. Banyak bahasa pemrograman yang memiliki pustaka untuk hal ini, seperti NLTK Python dan spaCy.
- Terapkan penandaan bagian dari ucapan untuk menyaring kata-kata yang tidak relevan, seperti artikel, kata depan, dan kata ganti.
- Gunakan algoritme ekstraksi kata kunci seperti TextRank, TF-IDF, atau LSA untuk mengidentifikasi kata kunci yang paling penting dan relevan dalam teks. Algoritme ini biasanya menggunakan analisis statistik dan semantik untuk mengidentifikasi kata kunci.
- Tetapkan ambang batas untuk menyaring kata kunci yang terlalu umum atau langka. Hal ini dilakukan berdasarkan frekuensi kemunculan kata kunci di dalam teks atau berdasarkan frekuensi dokumen dari kata kunci tersebut di seluruh korpus teks.
- Atur kata kunci yang diekstrak ke dalam kelompok atau klaster berdasarkan kesamaan semantik atau topiknya.
- Terakhir, tinjau kata kunci yang dihasilkan untuk memastikan kata kunci tersebut relevan dan bermakna untuk teks.
Apa yang dimaksud dengan Pengekstrak Kata Kunci?
Pengekstrak kata kunci adalah program komputer atau algoritme yang bekerja secara otomatis mengidentifikasi dan mengekstrak kata atau frasa yang paling relevan dan signifikan dari teks terstruktur atau tidak terstruktur. Kata kunci yang diekstrak berguna untuk berbagai tujuan. Kata kunci ini berguna untuk pencarian informasi, klasifikasi teks, dan pengoptimalan mesin pencari (SEO). Ada juga beberapa alat ekstraksi berbasis API. Ini adalah salah satu metode ekstraksi kata kunci yang paling banyak digunakan dalam ilmu data. Untuk informasi lebih lanjut, lihat tutorial online di halaman web seperti GitHub .
Pengekstrak kata kunci biasanya menggunakan kombinasi teknik dari pemrosesan bahasa alami (NLP), pembelajaran mesin, dan analisis statistik untuk mengidentifikasi dan mengekstrak kata kunci.
Dalam hal mengevaluasi kinerja ekstraktor kata kunci, gunakan beberapa metrik standar dalam pembelajaran mesin. Metrik tersebut adalah akurasi, presisi, recall, dan skor F1.
Contoh API untuk mengekstraksi kata kunci adalah Textrazor. API Textrazor dapat diakses menggunakan berbagai bahasa komputer, termasuk Python, Java, PHP, dan lainnya.
Tidak, stopword dan kata kunci tidaklah sama. Stopwords adalah kata-kata umum yang dihapus dari data teks untuk mengurangi noise. Kata kunci adalah kata atau frasa spesifik yang relevan dengan topik yang dianalisis. Kata kunci digunakan untuk mengidentifikasi tema atau konsep utama dalam sebuah teks. Beberapa kata henti dalam bahasa Inggris adalah “the” dan “a”.
Apa itu RAKE?
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) adalah algoritma ekstraksi kata kunci. Ini sangat efektif dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) dan aplikasi penambangan teks. Ini adalah algoritme tanpa pengawasan yang sederhana dan efektif yang mampu mengidentifikasi dan mengekstraksi kata kunci dan frasa yang paling relevan dari satu dokumen.
Apa itu YAKE?
YAKE (Yet Another Keyword Extractor) adalah sebuah paket Python untuk ekstraksi kata kunci otomatis. Ini adalah paket sumber terbuka yang menggunakan pendekatan statistik untuk mengidentifikasi dan mengekstrak kata kunci yang paling relevan dari teks yang diberikan.
Apa yang dimaksud dengan BERT-Embedding?
Penyematan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah model pembelajaran mendalam yang sudah terlatih untuk pemrosesan bahasa alami (NLP) yang dikembangkan oleh Google. Ini didasarkan pada arsitektur Transformer. Selain itu, ia juga dilatih pada sejumlah besar data tekstual untuk menghasilkan penyematan kata yang sesuai dengan konteks.
Penyematan BERT menangkap hubungan kontekstual antara kata-kata dalam sebuah kalimat dengan mempertimbangkan kata-kata sebelum dan sesudah kata tersebut. Proses ini juga dikenal sebagai pelatihan dua arah. Hal ini memungkinkan BERT untuk menghasilkan penyematan kata berkualitas tinggi yang menangkap nuansa bahasa. Hal ini membantu memberikan representasi yang lebih baik mengenai makna kalimat.
