Hvernig á að búa til leitarorð úr texta?

Af hverju ættir þú að draga leitarorð úr texta?

Útdráttur leitarorða og lykilorða úr texta er gagnlegur af nokkrum ástæðum:

1. Leitarvélabestun (SEO): Ef þú ert með vefsíðu eða blogg, getur það að nota viðeigandi leitarorð í innihaldinu þínu til að bæta stöðu leitarvéla og auðvelda fólki að finna efnið þitt. Einnig skiptir orðatíðni máli fyrir SEO. Fjöldi leitarorða í texta hefur áhrif á aðgengi textans.
2. Gagnagreining: Að draga leitarorð úr texta hjálpar þér að bera kennsl á algeng þemu eða efni í stóru gagnasafni. Þetta er gagnlegt fyrir markaðsrannsóknir , tilfinningagreiningu og aðrar tegundir gagnagreiningar.
3. Efnisflokkun: Með því að draga leitarorð úr texta skaltu flokka og skipuleggja innihald þitt á skilvirkari hátt. Þetta gerir það auðveldara að finna og sækja tilteknar upplýsingar og hjálpar þér einnig að bera kennsl á eyður eða uppsagnir í efninu þínu.
4. Textagreining og samantekt: Útdráttur leitarorða er einnig notaður til að draga saman helstu atriði eða þemu í texta. Þetta er gagnlegt til að skilja fljótt innihald skjals eða greinar, eða til að búa til ágrip eða samantekt á lengri skrifum.

Hvað er lykilorðaútdráttur?

Leitarorðaútdráttur er náttúruleg málvinnsla (NLP) tækni sem notuð er til að bera kennsl á og draga sjálfkrafa mikilvægustu og viðeigandi orð og orðasambönd úr textaskjali. Útdregin leitarorð eru gagnleg til að draga saman skjalið, flokka það eða bæta leitarhæfi þess.

Útdráttaralgrím nota venjulega tölfræðilega og merkingartækni til að bera kennsl á þau orð og orðasambönd sem best eiga við. Sum vinsæl reiknirit eru TextRank , TF-IDF og LSA .

Hvað er TextRank?

TextRank er reiknirit sem byggir á línuriti sem auðkennir mikilvægustu orðin og setningarnar í skjali. Það virkar út frá samvist þeirra við önnur orð og orðasambönd í textanum. Reikniritið virkar með því að búa til línurit þar sem hver hnútur táknar orð eða setningu. Brúnirnar á milli hnútanna tákna samvist þeirra. Mikilvægustu hnútarnir eru síðan auðkenndir með því að nota PageRank-líka útreikninga.

Hvað er TF-IDF?

TF-IDF (hugtak frequency-inverse document frequency) er tölfræðileg reiknirit sem auðkennir mikilvægustu orðin í skjali út frá tíðni þeirra og sjaldgæfum í skjalinu og í skjalahluta. Reikniritið virkar þannig að hverju orði í skjalinu er úthlutað vægi út frá tíðni þess og öfugri skjalatíðni.

Hvað er LSA?

LSA (duld merkingargreining) er merkingarfræðilegt reiknirit sem auðkennir mikilvægustu orðin og orðasamböndin í skjali út frá duldum merkingartengslum þeirra við önnur orð og orðasambönd í textanum. Reikniritið virkar með því að búa til fylki yfir samkomu orða í skjalinu og nota síðan singular value decomposition (SVD) til að bera kennsl á mikilvægustu dulda merkingartengslin.

Útdráttur leitarorða er gagnlegur fyrir ýmis forrit eins og textasamantekt, upplýsingaleit, textaflokkun og leitarvélabestun.

Hvernig á að búa til leitarorð sjálfkrafa?

Til að búa til leitarorð úr texta sjálfkrafa skaltu nota ýmis náttúruleg málvinnsluverkfæri og -tækni. Hér eru nokkur skref til að fylgja:

1. Notaðu NLP tól til að draga algengustu orðin og setningarnar úr textanum. Mörg forritunarmál eru með bókasöfn fyrir þetta, svo sem NLTK og spaCy frá Python.
2. Notaðu orðræðumerkingu til að sía út óviðeigandi orð eins og greinar, forsetningar og fornöfn.
3. Notaðu útdráttaralgrím eins og TextRank, TF-IDF eða LSA til að bera kennsl á mikilvægustu og viðeigandi leitarorðin í textanum. Þessi reiknirit nota venjulega tölfræðilegar og merkingarfræðilegar greiningar til að bera kennsl á leitarorð.
4. Stilltu þröskuld til að sía út of algeng eða sjaldgæf leitarorð. Þetta er gert út frá tíðni leitarorðsins í textanum eða byggt á skjalatíðni lykilorðsins í heild sinni.
5. Skipuaðu útdrættu leitarorðunum í hópa eða klasa út frá merkingarfræðilegum líkindum þeirra eða efni.
6. Að lokum skaltu skoða leitarorðin sem mynduð eru til að tryggja að þau séu viðeigandi og þýðingarmikil fyrir textann.

Hvað eru lykilorðaútdráttarvélar?

Leitarorðaútdráttarvélar eru tölvuforrit eða reiknirit sem vinna að því að bera kennsl á og draga sjálfkrafa mikilvægustu og mikilvægustu orðin eða setningarnar úr skipulögðum eða ómótuðum texta. Útdregnu leitarorðin eru gagnleg í margvíslegum tilgangi. Þessi leitarorð eru gagnleg fyrir upplýsingaleit, textaflokkun og leitarvélabestun (SEO). Það eru líka nokkur API-undirstaða útdráttarverkfæri. Það er ein mest notaða leitarorðaútdráttaraðferðin í gagnafræði. Fyrir frekari upplýsingar, skoðaðu kennsluefni á netinu á vefsíðum eins og GitHub .

Leitarorðaútdráttarvélar nota venjulega blöndu af aðferðum frá náttúrulegri málvinnslu (NLP), vélanámi og tölfræðilegri greiningu til að bera kennsl á og draga út leitarorð.

Þegar það kemur að því að meta árangur leitarorðaútdráttar, notaðu nokkrar af stöðluðu mælingunum í vélanámi. Slíkar mælikvarðar eru nákvæmni, nákvæmni, innköllun og F1 stig.

Dæmi um API til að draga út leitarorð er Textrazor. Textrazor API er aðgengilegt með því að nota margs konar tölvutungumál, þar á meðal Python, Java, PHP og fleiri.

Eru stöðvunarorð og lykilorð það sama?

Nei, stöðvunarorð og leitarorð eru ekki það sama. Stöðvaorð eru algeng orð sem eru fjarlægð úr textagögnum til að draga úr hávaða. Leitarorð eru ákveðin orð eða orðasambönd sem eiga við greint efni. Leitarorð eru notuð til að bera kennsl á helstu þemu eða hugtök í texta. Sum stöðvaorðanna á ensku eru „the“ og „a“.

Hvaða leitarorðaútdráttaraðferðir eru til?

Hvað er RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) er reiknirit til útdráttar leitarorða. Það er víða áhrifaríkt í náttúrulegri málvinnslu (NLP) og textanámuforritum. Það er einfalt og áhrifaríkt reiknirit án eftirlits sem er fær um að bera kennsl á og draga út viðeigandi leitarorð og orðasambönd úr einu skjali.

Hvað er YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) er Python pakki fyrir sjálfvirka útdrátt leitarorða. Það er opinn uppspretta pakki sem notar tölfræðilega nálgun til að bera kennsl á og draga úr viðeigandi leitarorðum úr tilteknum texta.

Hvað er BERT-Embedding?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) innfelling er fyrirfram þjálfað djúpnámslíkan fyrir náttúrulega málvinnslu (NLP) þróað af Google. Það er byggt á Transformer arkitektúr. Einnig er það þjálfað í miklu magni af textagögnum til að búa til samhengismeðvitaðar orð innfellingar.

BERT innfelling fangar samhengistengslin milli orða í setningu með því að taka tillit til orðanna fyrir og eftir gefin orðin. Þetta ferli er einnig þekkt sem tvíátta þjálfun. Þetta gerir BERT kleift að búa til hágæða orðinnfellingar sem fanga blæbrigði tungumálsins. Þetta hjálpar til við að gefa betri framsetningu á merkingu setningar.

Algengar spurningar