Kaip generuoti raktinius žodžius iš teksto?

Kodėl turėtumėte iš teksto išgauti raktinius žodžius?

Raktinių žodžių ir raktinių frazių išskyrimas iš teksto naudingas dėl kelių priežasčių:

1. Optimizavimas paieškos sistemoms (SEO): Jei turite svetainę ar tinklaraštį, tinkamų raktažodžių naudojimas turinyje padeda pagerinti jūsų pozicijas paieškos sistemose ir padeda žmonėms lengviau rasti jūsų turinį. Be to, SEO optimizavimui svarbus žodžių dažnumas. Raktinių žodžių skaičius tekste turi įtakos teksto prieinamumui.
2. Duomenų analizė: Iš teksto išskirti raktiniai žodžiai padeda nustatyti bendras temas ar temas dideliame duomenų rinkinyje. Tai naudinga rinkos tyrimams , nuotaikų analizei ir kitų tipų duomenų analizei.
3. Turinio kategorizavimas: Iš teksto išgaudami raktinius žodžius, efektyviau kategorizuokite ir tvarkykite turinį. Taip lengviau rasti ir atkurti konkrečią informaciją, taip pat lengviau nustatyti turinio spragas ar perteklių.
4. Teksto analizė ir apibendrinimas: Teksto analizė: raktinių žodžių išskyrimas taip pat naudojamas apibendrinant pagrindinius teksto punktus ar temas. Tai naudinga norint greitai perprasti dokumento ar straipsnio turinį arba norint sukurti ilgesnio rašto santrauką ar santrauką.

Kas yra raktinių žodžių išskyrimas?

Raktinių žodžių išskyrimas – tai natūralios kalbos apdorojimo (NLP) metodas, naudojamas automatiškai nustatyti ir iš teksto dokumento išskirti svarbiausius ir aktualiausius žodžius ir frazes. Išskirti raktiniai žodžiai padeda apibendrinti dokumentą, suskirstyti jį į kategorijas arba pagerinti jo paieškos galimybes.

Raktinių žodžių išskyrimo algoritmai paprastai naudoja statistinius ir semantinius metodus svarbiausiems žodžiams ir frazėms nustatyti. Kai kurie populiarūs algoritmai yra TextRank , TF-IDF ir LSA .

Kas yra TextRank?

„ TextRank” yra grafu pagrįstas algoritmas, kuriuo nustatomi svarbiausi dokumento žodžiai ir frazės. Ji veikia pagal jų ir kitų tekste esančių žodžių ir frazių bendrumą. Algoritmas veikia sukuriant grafą, kuriame kiekvienas mazgas reiškia žodį arba frazę. Briaunos tarp mazgų rodo jų bendrą sutapimą. Tada svarbiausi mazgai nustatomi naudojant į PageRank panašius skaičiavimus.

Kas yra TF-IDF?

TF-IDF (terminų dažnis – atvirkštinis dokumento dažnis) – tai statistinis algoritmas, kuris nustato svarbiausius dokumento žodžius pagal jų dažnumą ir retumą dokumente ir dokumentų korpuse. Algoritmas veikia kiekvienam dokumento žodžiui priskirdamas svorį pagal jo dažnį ir atvirkštinį dokumento dažnį.

Kas yra LSA?

LSA (latentinė semantinė analizė) – tai semantinis algoritmas, kuris nustato svarbiausius dokumento žodžius ir frazes, remdamasis jų latentiniais semantiniais ryšiais su kitais teksto žodžiais ir frazėmis. Algoritmas veikia sukuriant dokumento žodžių sutapimo matricą, o tada naudojant singuliarinės vertės dekompoziciją (SVD) nustatomi svarbiausi latentiniai semantiniai ryšiai.

Raktinių žodžių išskyrimas yra naudingas įvairioms programoms, pavyzdžiui, teksto apibendrinimui, informacijos paieškai, teksto kategorizavimui ir paieškos sistemų optimizavimui.

Kaip automatiškai generuoti raktinius žodžius?

Norint automatiškai generuoti raktinius žodžius iš teksto, naudojami įvairūs natūralios kalbos apdorojimo (NLP) įrankiai ir metodai. Štai keletas žingsnių, kurių reikia laikytis:

1. Naudokite NLP įrankį dažniausiems žodžiams ir frazėms iš teksto išskirti. Daugelis programavimo kalbų turi tam skirtų bibliotekų, pavyzdžiui, Python NLTK ir spaCy.
2. Taikykite kalbos dalių žymėjimą, kad išfiltruotumėte nereikšmingus žodžius, pavyzdžiui, straipsnius, prieveiksmius ir įvardžius.
3. Naudokite raktinių žodžių išskyrimo algoritmą, pavyzdžiui, TextRank, TF-IDF arba LSA, kad nustatytumėte svarbiausius ir aktualiausius raktinius žodžius tekste. Šie algoritmai paprastai naudoja statistinę ir semantinę analizę raktiniams žodžiams nustatyti.
4. Nustatykite ribą, kad išfiltruotumėte pernelyg dažnus arba retus raktažodžius. Tai atliekama pagal raktinio žodžio pasikartojimo dažnumą tekste arba pagal raktinio žodžio pasikartojimo dažnumą teksto korpuse.
5. Išskirtus raktinius žodžius suskirstykite į grupes arba klasterius pagal jų semantinį panašumą arba temą.
6. Galiausiai peržiūrėkite sugeneruotus raktažodžius, kad įsitikintumėte, jog jie yra tinkami ir reikšmingi tekstui.

Kas yra raktažodžių ištraukikliai?

Raktinių žodžių ištraukėjai – tai kompiuterinės programos arba algoritmai, kurie automatiškai nustato ir iš struktūrinio arba nestruktūrinio teksto ištraukia svarbiausius ir reikšmingiausius žodžius arba frazes. Išskirti raktažodžiai yra naudingi įvairiais tikslais. Šie raktažodžiai yra naudingi informacijos paieškai, teksto klasifikavimui ir optimizavimui paieškos sistemoms (SEO). Taip pat yra keletas API pagrįstų ištraukimo įrankių. Tai vienas iš dažniausiai duomenų moksle naudojamų raktažodžių išskyrimo metodų. Daugiau informacijos ieškokite internetinių vadovėlių tokiuose tinklalapiuose kaip „GitHub” .

Raktinių žodžių ištraukos paprastai naudoja natūralios kalbos apdorojimo (NLP), mašininio mokymosi ir statistinės analizės metodus, kad nustatytų ir ištrauktų raktinius žodžius.

Vertindami raktažodžių ištraukėjų našumą, naudokite kai kurias standartines mašininio mokymosi metrikas. Tokie rodikliai yra tikslumas, tikslumas, atšaukimas ir F1 rezultatas.

Reikšminiams žodžiams išgauti skirtos API pavyzdys yra „Textrazor”. ” Textrazor” API galima naudotis įvairiomis kompiuterių kalbomis, įskaitant „Python”, „Java”, PHP ir kitas.

Ne, tarpiniai žodžiai ir raktažodžiai nėra tas pats. Stopžodžiai – tai bendriniai žodžiai, kurie iš teksto duomenų pašalinami siekiant sumažinti triukšmą. Raktiniai žodžiai – tai konkretūs žodžiai ar frazės, susiję su analizuojama tema. Raktiniai žodžiai naudojami pagrindinėms teksto temoms ar sąvokoms nustatyti. Vieni iš anglų kalbos stopžodžių yra „the” ir „a”.

Kas yra RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) – tai raktažodžių išskyrimo algoritmas. Jis plačiai taikomas natūralios kalbos apdorojimo (NLP) ir tekstų gavybos programose. Tai paprastas ir veiksmingas nekontroliuojamas algoritmas, galintis nustatyti ir išskirti svarbiausius raktinius žodžius ir frazes iš vieno dokumento.

Kas yra YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) – tai „Python” paketas, skirtas automatiniam raktažodžių išskyrimui. Tai atvirojo kodo paketas, kuris naudoja statistinį metodą, kad nustatytų ir iš pateikto teksto ištrauktų svarbiausius raktinius žodžius.

Kas yra BERT įterpimas?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) įterpimas yra iš anksto apmokytas gilaus mokymosi modelis, skirtas natūralios kalbos apdorojimui (NLP), kurį sukūrė „Google”. Jis pagrįstas „Transformer” architektūra. Be to, jis yra apmokytas naudoti didelį kiekį tekstinių duomenų, kad būtų galima sukurti kontekstą atitinkančius žodžių įterpinius.

BERT įterpimas parodo kontekstinius ryšius tarp žodžių sakinyje, atsižvelgiant į žodžius, esančius prieš žodį ir po jo. Šis procesas dar vadinamas dvikrypčiu mokymu. Tai leidžia ETRI sukurti aukštos kokybės žodžių įterpinius, kurie atspindi kalbos niuansus. Tai padeda geriau perteikti sakinio prasmę.