Како да генерирате клучни зборови од текст?

Зошто треба да извлечете клучни зборови од текст?

Извлекувањето на клучни зборови и клучни фрази од текст е корисно поради неколку причини:

1. Оптимизација на пребарувачите (SEO): Ако имате веб-локација или блог, користењето релевантни клучни зборови во вашата содржина помага да се подобри рангирањето на вашиот пребарувач и да им се олесни на луѓето да ја најдат вашата содржина. Исто така, зачестеноста на зборовите е важна за SEO. Бројот на клучни зборови во текстот влијае на пристапноста на текстот.
2. Анализа на податоци: Извлекувањето клучни зборови од текст ви помага да идентификувате заеднички теми или теми во голема база на податоци. Ова е корисно за истражување на пазарот , анализа на чувствата и други видови на анализа на податоци.
3. Категоризација на содржината: со извлекување на клучни зборови од текст, категоризирајте и организирајте ја вашата содржина поефикасно. Ова го олеснува наоѓањето и враќањето на одредени информации, а исто така ви помага да идентификувате празнини или вишок во вашата содржина.
4. Анализа и сумирање на текст: Извлекувањето клучни зборови исто така се користи за сумирање на главните точки или теми на парче текст. Ова е корисно за брзо разбирање на содржината на документ или напис или за креирање апстракт или резиме на подолг текст.

Што е екстракција на клучни зборови?

Извлекувањето на клучни зборови е техника за обработка на природен јазик (NLP) што се користи за автоматско идентификување и извлекување на најважните и релевантни зборови и фрази од текстуален документ. Извлечените клучни зборови се корисни за сумирање на документот, негово категоризирање или подобрување на неговата можност за пребарување.

Алгоритмите за екстракција на клучни зборови обично користат статистички и семантички техники за да ги идентификуваат најрелевантните зборови и фрази. Некои популарни алгоритми вклучуваат TextRank , TF-IDF и LSA .

Што е TextRank?

TextRank е алгоритам базиран на графикон кој ги идентификува најважните зборови и фрази во документот. Работи врз основа на нивното заедничко појавување со други зборови и фрази во текстот. Алгоритмот работи со создавање график каде што секој јазол претставува збор или фраза. Рабовите помеѓу јазлите го претставуваат нивното ко-појавување. Најважните јазли потоа се идентификуваат со помош на пресметки слични на PageRank.

Што е TF-IDF?

TF-IDF (поим фреквенција-инверзна фреквенција на документи) е статистички алгоритам кој ги идентификува најважните зборови во документот врз основа на нивната фреквенција и реткост во документот и во корпусот документи. Алгоритмот работи со доделување тежина на секој збор во документот врз основа на неговата фреквенција и инверзна фреквенција на документот.

Што е LSA?

LSA (латентна семантичка анализа) е семантички алгоритам кој ги идентификува најважните зборови и фрази во документот врз основа на нивните латентни семантички односи со другите зборови и фрази во текстот. Алгоритмот работи на тој начин што создава матрица на истовремена појава на зборови во документот, а потоа користи разградување на еднина вредност (SVD) за да ги идентификува најзначајните латентни семантички односи.

Извлекувањето на клучни зборови е корисно за различни апликации како што се сумирање на текст, пронаоѓање информации, категоризација на текст и оптимизација на пребарувачите.

Како автоматски да генерирате клучни зборови?

За автоматски да генерирате клучни зборови од текст, користете различни алатки и техники за обработка на природни јазици (NLP). Еве неколку чекори што треба да се следат:

1. Користете NLP алатка за да ги извлечете најчестите зборови и фрази од текстот. Многу програмски јазици имаат библиотеки за ова, како што се Python’s NLTK и spaCy.
2. Применете означување на дел од говорот за да ги филтрирате нерелевантните зборови како написи, предлози и заменки.
3. Користете алгоритам за извлекување на клучни зборови како што се TextRank, TF-IDF или LSA за да ги идентификувате најважните и најважните клучни зборови во текстот. Овие алгоритми обично користат статистички и семантички анализи за да ги идентификуваат клучните зборови.
4. Поставете праг за филтрирање на премногу вообичаени или ретки клучни зборови. Ова се прави врз основа на зачестеноста на појавувањето на клучниот збор во текстот или врз основа на зачестеноста на документот на клучниот збор низ корпус текстови.
5. Организирајте ги извлечените клучни зборови во групи или кластери врз основа на нивната семантичка сличност или тема.
6. Конечно, прегледајте ги генерираните клучни зборови за да се уверите дека се релевантни и значајни за текстот.

Што се екстрактори на клучни зборови?

Извлекувачите на клучни зборови се компјутерски програми или алгоритми кои работат на автоматско идентификување и извлекување на најрелевантните и најзначајните зборови или фрази од структуриран или неструктуриран текст. Извлечените клучни зборови се корисни за различни цели. Овие клучни зборови се корисни за пронаоѓање информации, класификација на текст и оптимизација на пребарувачите (SEO). Исто така, постојат некои алатки за екстракција базирани на API. Тој е еден од најкористените методи за екстракција на клучни зборови во науката за податоци. За повеќе информации, проверете ги онлајн упатствата на веб-страниците како GitHub .

Извлекувачите на клучни зборови обично користат комбинација од техники од обработка на природни јазици (NLP), машинско учење и статистичка анализа за да ги идентификуваат и извлечат клучните зборови.

Кога станува збор за оценување на перформансите на извлекувачите на клучни зборови, користете некои од стандардните метрики во машинското учење. Ваквите метрики се точноста, прецизноста, отповикувањето и Ф1 резултатот.

Пример за API за извлекување клучни зборови е Текстразор. Текстразор API е достапен со користење на различни компјутерски јазици, вклучувајќи Python, Java, PHP и други.

Не, запирките и клучните зборови не се исти. Стоп-зборовите се вообичаени зборови кои се отстрануваат од текстуалните податоци за да се намали шумот. Клучни зборови се специфични зборови или фрази кои се релевантни за анализираната тема. Клучните зборови се користат за да се идентификуваат главните теми или концепти во дел од текстот. Некои од клучните зборови на англиски се „the“ и „a“.

Што е RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) е алгоритам за екстракција на клучни зборови. Тој е широко ефикасен во обработката на природен јазик (NLP) и апликациите за рударство на текст. Тоа е едноставен и ефикасен алгоритам без надзор кој е способен да ги идентификува и извлече најрелевантните клучни зборови и фрази од еден документ.

Што е YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) е Пајтон пакет за автоматско извлекување на клучни зборови. Тоа е пакет со отворен код кој користи статистички пристап за да ги идентификува и извлече најрелевантните клучни зборови од даден текст.

Што е BERT-Embedding?

Вградувањето BERT (Двонасочни енкодерски претстави од трансформатори) е претходно обучен модел за длабоко учење за обработка на природни јазици (NLP) развиен од Google. Се заснова на архитектурата Transformer. Исто така, тој е обучен на голема количина текстуални податоци за да генерира вградувања на зборови кои се свесни за контекстот.

Вградувањето на BERT ги доловува контекстуалните односи помеѓу зборовите во реченицата земајќи ги предвид зборовите пред и по дадениот збор. Овој процес е познат и како двонасочна обука. Ова му овозможува на BERT да генерира висококвалитетни вградувања на зборови кои ги доловуваат нијансите на јазикот. Ова помага за подобро претставување на значењето на реченицата.