Bagaimana untuk Menjana Kata Kunci daripada Teks?

Mengapa Anda Perlu Mengekstrak Kata Kunci daripada Teks?

Pengekstrakan kata kunci dan frasa kunci daripada teks berguna untuk beberapa sebab:

1. Pengoptimuman enjin carian (SEO): Jika anda mempunyai tapak web atau blog, menggunakan kata kunci yang berkaitan dalam kandungan anda membantu meningkatkan kedudukan enjin carian anda dan memudahkan orang ramai mencari kandungan anda. Juga, kekerapan perkataan penting untuk SEO. Bilangan kata kunci dalam teks mempengaruhi kebolehcapaian teks.
2. Analisis data: Mengekstrak kata kunci daripada teks membantu anda mengenal pasti tema atau topik biasa dalam set data yang besar. Ini berguna untuk penyelidikan pasaran , analisis sentimen dan jenis analisis data yang lain.
3. Pengkategorian kandungan: Dengan mengekstrak kata kunci daripada teks, kategorikan dan susun kandungan anda dengan lebih berkesan. Ini menjadikannya lebih mudah untuk mencari dan mendapatkan semula cebisan maklumat tertentu dan juga membantu anda mengenal pasti jurang atau lebihan dalam kandungan anda.
4. Analisis dan ringkasan teks: Mengekstrak kata kunci juga digunakan untuk meringkaskan perkara utama atau tema sekeping teks. Ini berguna untuk memahami dengan cepat kandungan dokumen atau artikel, atau untuk mencipta abstrak atau ringkasan sekeping tulisan yang lebih panjang.

Apakah Pengekstrakan Kata Kunci?

Pengekstrakan kata kunci ialah teknik pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang digunakan untuk mengenal pasti dan mengekstrak perkataan dan frasa yang paling penting dan relevan secara automatik daripada dokumen teks. Kata kunci yang diekstrak berguna untuk meringkaskan dokumen, mengkategorikannya atau meningkatkan kebolehcariannya.

Algoritma pengekstrakan kata kunci biasanya menggunakan teknik statistik dan semantik untuk mengenal pasti perkataan dan frasa yang paling relevan. Beberapa algoritma popular termasuk TextRank , TF-IDF dan LSA .

Apakah TextRank?

TextRank ialah algoritma berasaskan graf yang mengenal pasti perkataan dan frasa yang paling penting dalam dokumen. Ia berfungsi berdasarkan kejadian bersama dengan perkataan dan frasa lain dalam teks. Algoritma berfungsi dengan mencipta graf di mana setiap nod mewakili perkataan atau frasa. Tepi antara nod mewakili kejadian bersama mereka. Nod yang paling penting kemudiannya dikenal pasti menggunakan pengiraan seperti PageRank.

Apakah TF-IDF?

TF-IDF (istilah kekerapan-inverse kekerapan dokumen) ialah algoritma statistik yang mengenal pasti perkataan paling penting dalam dokumen berdasarkan kekerapan dan jarang berlaku dalam dokumen dan dalam korpus dokumen. Algoritma berfungsi dengan memberikan pemberat kepada setiap perkataan dalam dokumen berdasarkan kekerapan dan kekerapan dokumen songsang.

Apakah LSA?

LSA (analisis semantik terpendam) ialah algoritma semantik yang mengenal pasti perkataan dan frasa yang paling penting dalam dokumen berdasarkan hubungan semantik terpendamnya dengan perkataan dan frasa lain dalam teks. Algoritma berfungsi dengan mencipta matriks kejadian bersama perkataan dalam dokumen, dan kemudian menggunakan penguraian nilai tunggal (SVD) untuk mengenal pasti hubungan semantik terpendam yang paling ketara.

Pengekstrakan kata kunci berguna untuk pelbagai aplikasi seperti ringkasan teks, perolehan maklumat, pengkategorian teks dan pengoptimuman enjin carian.

Bagaimana untuk Menjana Kata Kunci Secara Automatik?

Untuk menjana kata kunci daripada teks secara automatik, gunakan pelbagai alatan dan teknik pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Berikut adalah beberapa langkah untuk diikuti:

1. Gunakan alat NLP untuk mengekstrak perkataan dan frasa yang paling kerap daripada teks. Banyak bahasa pengaturcaraan mempunyai perpustakaan untuk ini, seperti NLTK dan spaCy Python.
2. Gunakan penandaan sebahagian daripada pertuturan untuk menapis perkataan yang tidak berkaitan seperti rencana, kata depan dan kata ganti nama.
3. Gunakan algoritma pengekstrakan kata kunci seperti TextRank, TF-IDF atau LSA untuk mengenal pasti kata kunci yang paling penting dan berkaitan dalam teks. Algoritma ini biasanya menggunakan analisis statistik dan semantik untuk mengenal pasti kata kunci.
4. Tetapkan ambang untuk menapis kata kunci yang terlalu biasa atau jarang berlaku. Ini dilakukan berdasarkan kekerapan kejadian kata kunci dalam teks atau berdasarkan kekerapan dokumen kata kunci merentas korpus teks.
5. Susun kata kunci yang diekstrak ke dalam kumpulan atau kelompok berdasarkan persamaan semantik atau topiknya.
6. Akhir sekali, semak kata kunci yang dijana untuk memastikan ia relevan dan bermakna untuk teks.

Apakah Pengekstrak Kata Kunci?

Pengekstrak kata kunci ialah program atau algoritma komputer yang berfungsi untuk mengenal pasti dan mengekstrak perkataan atau frasa yang paling relevan dan penting secara automatik daripada teks berstruktur atau tidak berstruktur. Kata kunci yang diekstrak berguna untuk pelbagai tujuan. Kata kunci ini berguna untuk mendapatkan maklumat, klasifikasi teks dan pengoptimuman enjin carian (SEO). Terdapat juga beberapa alat pengekstrakan berasaskan API. Ia adalah salah satu kaedah pengekstrakan kata kunci yang paling banyak digunakan dalam sains data. Untuk mendapatkan maklumat lanjut, semak tutorial dalam talian pada halaman web seperti GitHub .

Pengekstrak kata kunci biasanya menggunakan gabungan teknik daripada pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), pembelajaran mesin dan analisis statistik untuk mengenal pasti dan mengekstrak kata kunci.

Apabila ia datang untuk menilai prestasi pengekstrak kata kunci, gunakan beberapa metrik standard dalam pembelajaran mesin. Metrik tersebut ialah ketepatan, ketepatan, ingatan semula dan skor F1.

Contoh API untuk mengekstrak kata kunci ialah Textrazor. API Textrazor boleh diakses menggunakan pelbagai bahasa komputer, termasuk Python, Java, PHP dan lain-lain.

Tidak, kata henti dan kata kunci tidak sama. Kata henti ialah perkataan biasa yang dialih keluar daripada data teks untuk mengurangkan bunyi. Kata kunci ialah perkataan atau frasa khusus yang berkaitan dengan topik yang dianalisis. Kata kunci digunakan untuk mengenal pasti tema atau konsep utama dalam sekeping teks. Beberapa kata henti dalam bahasa Inggeris ialah “the” dan “a”.

Apa itu RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) ialah algoritma pengekstrakan kata kunci. Ia berkesan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan aplikasi perlombongan teks. Ia adalah algoritma tanpa pengawasan yang mudah dan berkesan yang mampu mengenal pasti dan mengekstrak kata kunci dan frasa yang paling berkaitan daripada satu dokumen.

Apa itu YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) ialah pakej Python untuk pengekstrakan kata kunci automatik. Ia ialah pakej sumber terbuka yang menggunakan pendekatan statistik untuk mengenal pasti dan mengekstrak kata kunci yang paling berkaitan daripada teks tertentu.

Apakah itu BERT-Embedding?

Pembenaman BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ialah model pembelajaran mendalam yang telah terlatih untuk pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang dibangunkan oleh Google. Ia berdasarkan seni bina Transformer. Selain itu, ia dilatih pada sejumlah besar data teks untuk menjana pembenaman perkataan yang memahami konteks.

Pembenaman BERT menangkap hubungan kontekstual antara perkataan dalam ayat dengan mengambil kira perkataan sebelum dan selepas diberikan perkataan. Proses ini juga dikenali sebagai latihan dua hala. Ini membolehkan BERT menjana pembenaman perkataan berkualiti tinggi yang menangkap nuansa bahasa. Ini membantu untuk memberikan gambaran yang lebih baik bagi maksud ayat.