Kāpēc jums vajadzētu iegūt atslēgvārdus no teksta?
Atslēgvārdu un atslēgfrāžu ieguve no teksta ir noderīga vairāku iemeslu dēļ:
- Optimizācija meklētājprogrammām (SEO): Ja jums ir tīmekļa vietne vai emuārs, atbilstošu atslēgvārdu izmantošana saturā palīdz uzlabot meklēšanas sistēmas pozīcijas un atvieglo cilvēkiem atrast jūsu saturu. Arī vārdu biežums ir svarīgs SEO. Atslēgvārdu skaits tekstā ietekmē teksta pieejamību.
- Datu analīze: Atslēgvārdu iegūšana no teksta palīdz noteikt kopīgas tēmas vai tēmas lielā datu kopā. Tas ir noderīgi tirgus izpētei , noskaņojuma analīzei un cita veida datu analīzei.
- Satura kategorizēšana: Iegūstot atslēgvārdus no teksta, varat efektīvāk kategorizēt un organizēt saturu. Tas atvieglo konkrētu informācijas daļu atrašanu un izgūšanu, kā arī palīdz noteikt satura nepilnības vai pārpalikumus.
- Teksta analīze un apkopošana: Teksta teksta analīze: atslēgvārdu iegūšana tiek izmantota arī, lai apkopotu teksta galvenos punktus vai tēmas. Tas ir noderīgi, lai ātri izprastu dokumenta vai raksta saturu vai lai izveidotu garāka raksta kopsavilkumu vai kopsavilkumu.
Kas ir atslēgvārdu ieguve?
Atslēgvārdu ieguve ir dabiskās valodas apstrādes (NLP) metode, ko izmanto, lai automātiski identificētu un iegūtu svarīgākos un būtiskākos vārdus un frāzes no teksta dokumenta. Iegūtie atslēgvārdi ir noderīgi, lai apkopotu dokumentu, klasificētu to vai uzlabotu tā meklēšanas iespējas.
Atslēgvārdu ieguves algoritmi parasti izmanto statistikas un semantiskos paņēmienus, lai identificētu būtiskākos vārdus un frāzes. Daži populāri algoritmi ir TextRank , TF-IDF un LSA .
Kas ir TextRank?
TextRank ir uz grafiem balstīts algoritms, kas nosaka svarīgākos vārdus un frāzes dokumentā. Tā darbojas, pamatojoties uz to līdzāspastāvēšanu ar citiem vārdiem un frāzēm tekstā. Algoritms darbojas, izveidojot grafiku, kurā katrs mezgls ir vārds vai frāze. Malas starp mezgliem attēlo to kopīgo sastopamību. Pēc tam svarīgākie mezgli tiek identificēti, izmantojot PageRank līdzīgus aprēķinus.
Kas ir TF-IDF?
TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) ir statistikas algoritms, kas nosaka svarīgākos vārdus dokumentā, pamatojoties uz to biežumu un retumu dokumentā un dokumentu korpusā. Algoritms darbojas, piešķirot katram vārdam dokumentā svaru, pamatojoties uz tā biežumu un apgriezto dokumenta biežumu.
Kas ir LSA?
LSA (latentā semantiskā analīze) ir semantiskais algoritms, kas nosaka svarīgākos vārdus un frāzes dokumentā, pamatojoties uz to latentajām semantiskajām attiecībām ar citiem vārdiem un frāzēm tekstā. Algoritms darbojas, izveidojot vārdu līdzāspastāvēšanas matricu dokumentā un pēc tam izmantojot singulārās vērtības dekompozīciju (SVD), lai noteiktu nozīmīgākās latentās semantiskās sakarības.
Atslēgvārdu ieguve ir noderīga dažādiem lietojumiem, piemēram, teksta apkopošanai, informācijas meklēšanai, teksta kategorizēšanai un meklētājprogrammu optimizācijai.
Kā automātiski ģenerēt atslēgvārdus?
Lai automātiski ģenerētu atslēgvārdus no teksta, izmantojiet dažādus dabiskās valodas apstrādes (NLP) rīkus un metodes. Šeit ir sniegti daži soļi, kas jāievēro:
- Izmantojiet NLP rīku, lai no teksta atlasītu biežāk lietotos vārdus un frāzes. Daudzās programmēšanas valodās ir šim nolūkam paredzētas bibliotēkas, piemēram, Python NLTK un spaCy.
- Pielietojiet runas daļu marķēšanu, lai atfiltrētu tādus nesaistītus vārdus kā artikulus, prievārdus un vietniekvārdus.
- Izmantojiet atslēgvārdu ieguves algoritmu, piemēram, TextRank, TF-IDF vai LSA, lai tekstā noteiktu svarīgākos un būtiskākos atslēgvārdus. Šajos algoritmos parasti izmanto statistisko un semantisko analīzi, lai noteiktu atslēgvārdus.
- Iestatiet slieksni, lai filtrētu pārāk bieži vai reti sastopamus atslēgvārdus. Tas tiek darīts, pamatojoties uz atslēgvārda parādīšanās biežumu tekstā vai uz atslēgvārda parādīšanās biežumu dokumentos teksta korpusā.
- Organizēt iegūtos atslēgvārdus grupās vai klasteros, pamatojoties uz to semantisko līdzību vai tēmu.
- Visbeidzot, pārskatiet ģenerētos atslēgvārdus, lai pārliecinātos, ka tie ir atbilstoši un nozīmīgi tekstam.
Kas ir atslēgvārdu ekstraktori?
Atslēgvārdu ekstraktori ir datorprogrammas vai algoritmi, kas darbojas, lai automātiski identificētu un ekstrahētu būtiskākos un nozīmīgākos vārdus vai frāzes no strukturēta vai nestrukturēta teksta. Iegūtie atslēgvārdi ir noderīgi dažādiem mērķiem. Šie atslēgvārdi ir noderīgi informācijas meklēšanai, teksta klasifikācijai un optimizācijai meklētājprogrammās (SEO). Ir arī daži uz API balstīti ieguves rīki. Tā ir viena no visvairāk izmantotajām atslēgvārdu ieguves metodēm datu zinātnē. Lai iegūtu vairāk informācijas, skatiet tiešsaistes pamācības, piemēram, GitHub vietnēs.
Atslēgvārdu ekstraktori parasti izmanto dabiskās valodas apstrādes (NLP), mašīnmācīšanās un statistiskās analīzes metožu kombināciju, lai identificētu un iegūtu atslēgvārdus.
Lai novērtētu atslēgvārdu ekstraktoru veiktspēju, izmantojiet kādu no standarta mašīnmācīšanās metriku rādītājiem. Šādas metrikas ir precizitāte, precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts.
Atslēgvārdu ieguves API piemērs ir Textrazor. Textrazor API ir pieejams, izmantojot dažādas datorvalodas, tostarp Python, Java, PHP un citas.
Nē, pieturas vārdi un atslēgvārdi nav viens un tas pats. Stopsvārdi ir bieži sastopami vārdi, kas tiek izņemti no teksta datiem, lai samazinātu troksni. Atslēgas vārdi ir konkrēti vārdi vai frāzes, kas attiecas uz analizējamo tematu. Atslēgas vārdus izmanto, lai noteiktu teksta galvenās tēmas vai jēdzienus. Daži no angļu valodas pieturas vārdiem ir “the” un “a”.
Kas ir RAKE?
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) ir atslēgvārdu ieguves algoritms. Tas ir plaši izmantots dabiskās valodas apstrādes (NLP) un teksta ieguves lietojumprogrammās. Tas ir vienkāršs un efektīvs neuzraudzīts algoritms, kas spēj identificēt un atlasīt būtiskākos atslēgvārdus un frāzes no viena dokumenta.
Kas ir YAKE?
YAKE (Yet Another Keyword Extractor) ir Python pakotne automātiskai atslēgvārdu ieguvei. Tā ir atvērtā koda pakotne, kas izmanto statistisku pieeju, lai noteiktu un atlasītu būtiskākos atslēgvārdus no dotā teksta.
Kas ir BERT-Embedding?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) iestrādāšana ir iepriekš apmācīts dziļās mācīšanās modelis dabiskās valodas apstrādei (NLP), ko izstrādājis Google. Tā pamatā ir Transformatora arhitektūra. Turklāt tas ir apmācīts, izmantojot lielu teksta datu apjomu, lai ģenerētu kontekstuāli apzinātus vārdu iestrādājumus.
BERT iestrādāšana atspoguļo kontekstuālās attiecības starp vārdiem teikumā, ņemot vērā vārdus pirms un pēc attiecīgā vārda. Šo procesu sauc arī par divvirzienu apmācību. Tas ļauj BERT ģenerēt augstas kvalitātes vārdu iegravējumus, kas atspoguļo valodas nianses. Tas palīdz labāk atspoguļot teikuma nozīmi.
