Perché estrarre le parole chiave da un testo?
L’estrazione di parole e frasi chiave da un testo è utile per diversi motivi:
- Ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO): Se avete un sito web o un blog, l’uso di parole chiave pertinenti nei vostri contenuti aiuta a migliorare il posizionamento nei motori di ricerca e a rendere più facile per le persone trovare i vostri contenuti. Inoltre, la frequenza delle parole è importante per la SEO. Il numero di parole chiave in un testo influisce sull’accessibilità del testo stesso.
- Analisi dei dati: L’estrazione di parole chiave da un testo aiuta a identificare temi o argomenti comuni in un ampio insieme di dati. È utile per le ricerche di mercato , l’analisi del sentiment e altri tipi di analisi dei dati.
- Categorizzazione dei contenuti: Estraendo le parole chiave dal testo, è possibile categorizzare e organizzare i contenuti in modo più efficace. Questo facilita la ricerca e il recupero di informazioni specifiche e aiuta anche a identificare lacune o ridondanze nei contenuti.
- Analisi e riassunto del testo: L’estrazione di parole chiave viene utilizzata anche per riassumere i punti o i temi principali di un testo. È utile per comprendere rapidamente il contenuto di un documento o di un articolo, oppure per creare un riassunto di un testo più lungo.
Che cos’è l’estrazione di parole chiave?
L’estrazione delle parole chiave è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizzata per identificare ed estrarre automaticamente le parole e le frasi più importanti e rilevanti da un documento di testo. Le parole chiave estratte sono utili per riassumere il documento, categorizzarlo o migliorarne la ricercabilità.
Gli algoritmi di estrazione delle parole chiave utilizzano tipicamente tecniche statistiche e semantiche per identificare le parole e le frasi più rilevanti. Alcuni algoritmi popolari sono TextRank , TF-IDF e LSA .
Che cos’è il TextRank?
TextRank è un algoritmo basato su un grafo che identifica le parole e le frasi più importanti in un documento. Funziona in base alla loro co-occorrenza con altre parole e frasi del testo. L’algoritmo funziona creando un grafo in cui ogni nodo rappresenta una parola o una frase. I bordi tra i nodi rappresentano la loro co-occorrenza. I nodi più importanti vengono quindi identificati utilizzando calcoli simili al PageRank.
Che cos’è il TF-IDF?
TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) è un algoritmo statistico che identifica le parole più importanti di un documento in base alla loro frequenza e rarità nel documento e in un corpus di documenti. L’algoritmo funziona assegnando un peso a ogni parola del documento in base alla sua frequenza e alla frequenza inversa del documento.
Che cos’è l’LSA?
LSA (latent semantic analysis) è un algoritmo semantico che identifica le parole e le frasi più importanti di un documento in base alle loro relazioni semantiche latenti con altre parole e frasi del testo. L’algoritmo funziona creando una matrice di co-occorrenza delle parole nel documento e utilizzando la decomposizione del valore singolare (SVD) per identificare le relazioni semantiche latenti più significative.
L’estrazione delle parole chiave è utile per varie applicazioni, come la sintesi del testo, il recupero delle informazioni, la categorizzazione del testo e l’ottimizzazione dei motori di ricerca.
Come generare automaticamente parole chiave?
Per generare automaticamente parole chiave dal testo, si utilizzano vari strumenti e tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ecco alcuni passi da seguire:
- Utilizzare uno strumento NLP per estrarre le parole e le frasi più frequenti dal testo. Molti linguaggi di programmazione dispongono di librerie per questo scopo, come NLTK e spaCy di Python.
- Applicare il tagging part-of-speech per filtrare le parole non rilevanti come articoli, preposizioni e pronomi.
- Utilizzare un algoritmo di estrazione delle parole chiave come TextRank, TF-IDF o LSA per identificare le parole chiave più importanti e rilevanti nel testo. Questi algoritmi utilizzano in genere analisi statistiche e semantiche per identificare le parole chiave.
- Impostate una soglia per filtrare le parole chiave troppo comuni o rare. Ciò avviene in base alla frequenza di occorrenza della parola chiave nel testo o in base alla frequenza documentale della parola chiave in un corpus di testi.
- Organizzare le parole chiave estratte in gruppi o cluster in base alla loro somiglianza semantica o all’argomento.
- Infine, si devono rivedere le parole chiave generate per verificare che siano pertinenti e significative per il testo.
Cosa sono gli estrattori di parole chiave?
Gli estrattori di parole chiave sono programmi o algoritmi informatici che lavorano per identificare ed estrarre automaticamente le parole o le frasi più rilevanti e significative da un testo strutturato o non strutturato. Le parole chiave estratte sono utili per diversi scopi. Queste parole chiave sono utili per il recupero delle informazioni, la classificazione del testo e l’ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO). Esistono anche alcuni strumenti di estrazione basati su API. È uno dei metodi di estrazione delle parole chiave più utilizzati nella scienza dei dati. Per ulteriori informazioni, consultate le esercitazioni online su pagine web come GitHub .
Gli estrattori di parole chiave utilizzano in genere una combinazione di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), apprendimento automatico e analisi statistica per identificare ed estrarre le parole chiave.
Per valutare le prestazioni degli estrattori di parole chiave, utilizzate alcune delle metriche standard dell’apprendimento automatico. Tali metriche sono l’accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1.
Un esempio di API per l’estrazione di parole chiave è Textrazor. L’ API di Textrazor è accessibile con diversi linguaggi informatici, tra cui Python, Java, PHP e altri.
No, le stopword e le parole chiave non sono la stessa cosa. Le stopword sono parole comuni che vengono rimosse dai dati di testo per ridurre il rumore. Le parole chiave sono parole o frasi specifiche che sono rilevanti per l’argomento analizzato. Le parole chiave vengono utilizzate per identificare i temi o i concetti principali di un testo. Alcune delle stopword in inglese sono “the” e “a”.
Che cos’è il RAKE?
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) è un algoritmo di estrazione di parole chiave. È ampiamente efficace nelle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e di text mining. È un algoritmo non supervisionato semplice ed efficace, in grado di identificare ed estrarre le parole e le frasi chiave più rilevanti da un singolo documento.
Che cos’è YAKE?
YAKE (Yet Another Keyword Extractor) è un pacchetto Python per l’estrazione automatica di parole chiave. È un pacchetto open-source che utilizza un approccio statistico per identificare ed estrarre le parole chiave più rilevanti da un dato testo.
Che cos’è il BERT-Embedding?
L’embedding BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un modello di deep learning pre-addestrato per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sviluppato da Google. Si basa sull’architettura Transformer. Inoltre, viene addestrato su una grande quantità di dati testuali per generare incorporazioni di parole consapevoli del contesto.
Il BERT embedding cattura le relazioni contestuali tra le parole di una frase tenendo conto delle parole che precedono e seguono la parola. Questo processo è noto anche come formazione bidirezionale. Questo permette a BERT di generare embeddings di parole di alta qualità che catturano le sfumature del linguaggio. Questo aiuta a fornire una migliore rappresentazione del significato di una frase.
