Hvordan generere søkeord fra tekst?

Hvorfor bør du trekke ut nøkkelord fra en tekst?

Utdrag av søkeord og nøkkelsetninger fra en tekst er nyttig av flere grunner:

1. Søkemotoroptimalisering (SEO): Hvis du har et nettsted eller en blogg, vil bruk av relevante søkeord i innholdet ditt bidra til å forbedre søkemotorrangeringene dine og gjøre det lettere for folk å finne innholdet ditt. Ordfrekvens er også viktig for SEO. Antall nøkkelord i en tekst påvirker tilgjengeligheten til teksten.
2. Dataanalyse: Å trekke ut nøkkelord fra en tekst hjelper deg med å identifisere vanlige temaer eller emner i et stort datasett. Dette er nyttig for markedsundersøkelser , sentimentanalyse og andre typer dataanalyse.
3. Innholdskategorisering: Ved å trekke ut nøkkelord fra tekst, kategoriser og organiser innholdet ditt mer effektivt. Dette gjør det enklere å finne og hente spesifikke opplysninger og hjelper deg også med å identifisere hull eller redundanser i innholdet ditt.
4. Tekstanalyse og oppsummering: Å trekke ut nøkkelord brukes også til å oppsummere hovedpunktene eller temaene i et tekststykke. Dette er nyttig for raskt å forstå innholdet i et dokument eller en artikkel, eller for å lage et sammendrag eller sammendrag av et lengre skrift.

Hva er søkeordutvinning?

Nøkkelordekstraksjon er en naturlig språkbehandlingsteknikk (NLP) som brukes til automatisk å identifisere og trekke ut de viktigste og mest relevante ordene og frasene fra et tekstdokument. De utpakkede søkeordene er nyttige for å oppsummere dokumentet, kategorisere det eller forbedre søkbarheten.

Algoritmer for utvinning av søkeord bruker vanligvis statistiske og semantiske teknikker for å identifisere de mest relevante ordene og uttrykkene. Noen populære algoritmer inkluderer TextRank , TF-IDF og LSA .

Hva er TextRank?

TextRank er en grafbasert algoritme som identifiserer de viktigste ordene og frasene i et dokument. Den fungerer basert på deres samtidige forekomst med andre ord og uttrykk i teksten. Algoritmen fungerer ved å lage en graf der hver node representerer et ord eller en setning. Kantene mellom nodene representerer deres samtidige forekomst. De viktigste nodene identifiseres deretter ved hjelp av PageRank-lignende beregninger.

Hva er TF-IDF?

TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) er en statistisk algoritme som identifiserer de viktigste ordene i et dokument basert på deres frekvens og sjeldenhet i dokumentet og i et korpus av dokumenter. Algoritmen fungerer ved å tildele en vekt til hvert ord i dokumentet basert på dets frekvens og invers dokumentfrekvens.

Hva er LSA?

LSA (latent semantic analysis) er en semantisk algoritme som identifiserer de viktigste ordene og frasene i et dokument basert på deres latente semantiske forhold til andre ord og uttrykk i teksten. Algoritmen fungerer ved å lage en matrise av samtidig forekomst av ord i dokumentet, og deretter bruke singular value decomposition (SVD) for å identifisere de mest betydningsfulle latente semantiske relasjonene.

Nøkkelordekstraksjon er nyttig for ulike applikasjoner som tekstoppsummering, informasjonsinnhenting, tekstkategorisering og søkemotoroptimalisering.

Hvordan generere søkeord automatisk?

For å generere nøkkelord fra tekst automatisk, bruk ulike verktøy og teknikker for naturlig språkbehandling (NLP). Her er noen trinn å følge:

1. Bruk et NLP-verktøy for å trekke ut de vanligste ordene og frasene fra teksten. Mange programmeringsspråk har biblioteker for dette, slik som Pythons NLTK og spaCy.
2. Bruk orddelsmerking for å filtrere bort ikke-relevante ord som artikler, preposisjoner og pronomen.
3. Bruk en nøkkelordekstraksjonsalgoritme som TextRank, TF-IDF eller LSA for å identifisere de viktigste og mest relevante søkeordene i teksten. Disse algoritmene bruker vanligvis statistiske og semantiske analyser for å identifisere nøkkelord.
4. Angi en terskel for å filtrere ut for vanlige eller sjeldne søkeord. Dette gjøres basert på hyppigheten av nøkkelordets forekomst i teksten eller basert på dokumentfrekvensen til nøkkelordet på tvers av et korpus av tekster.
5. Organiser de utpakkede søkeordene i grupper eller klynger basert på deres semantiske likhet eller emne.
6. Se til slutt gjennom de genererte søkeordene for å sikre at de er relevante og meningsfulle for teksten.

Hva er søkeorduttrekkere?

Nøkkelorduttrekkere er dataprogrammer eller algoritmer som arbeider for automatisk å identifisere og trekke ut de mest relevante og betydningsfulle ordene eller frasene fra en strukturert eller ustrukturert tekst. De utpakkede søkeordene er nyttige for en rekke formål. Disse nøkkelordene er nyttige for informasjonsinnhenting, tekstklassifisering og søkemotoroptimalisering (SEO). Det finnes også noen API-baserte utvinningsverktøy. Det er en av de mest brukte metodene for utvinning av søkeord innen datavitenskap. For mer informasjon, sjekk online veiledninger på nettsider som GitHub .

Nøkkelorduttrekkere bruker vanligvis en kombinasjon av teknikker fra naturlig språkbehandling (NLP), maskinlæring og statistisk analyse for å identifisere og trekke ut søkeord.

Når det gjelder å evaluere ytelsen til søkeorduttrekkere, bruk noen av standardberegningene i maskinlæring. Slike beregninger er nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling og F1-score.

Et eksempel på et API for å trekke ut nøkkelord er Textrazor. Textrazor API er tilgjengelig ved å bruke en rekke dataspråk, inkludert Python, Java, PHP og andre.

Nei, stoppord og nøkkelord er ikke det samme. Stoppord er vanlige ord som fjernes fra tekstdata for å redusere støy. Nøkkelord er spesifikke ord eller uttrykk som er relevante for det analyserte emnet. Nøkkelord brukes til å identifisere hovedtemaene eller konseptene i et tekststykke. Noen av stoppordene på engelsk er «the» og «a».

Hva er RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) er en nøkkelordekstraksjonsalgoritme. Det er mye effektivt i naturlig språkbehandling (NLP) og tekstutvinningsapplikasjoner. Det er en enkel og effektiv uovervåket algoritme som er i stand til å identifisere og trekke ut de mest relevante søkeordene og frasene fra et enkelt dokument.

Hva er YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) er en Python-pakke for automatisk nøkkelordutvinning. Det er en åpen kildekode-pakke som bruker en statistisk tilnærming for å identifisere og trekke ut de mest relevante søkeordene fra en gitt tekst.

Hva er BERT-embedding?

BERT-innbygging (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er en forhåndsopplært dyplæringsmodell for naturlig språkbehandling (NLP) utviklet av Google. Den er basert på Transformer-arkitekturen. Den er også trent på en stor mengde tekstdata for å generere kontekstbevisste ordinnbygginger.

BERT embedding fanger opp de kontekstuelle relasjonene mellom ord i en setning ved å ta hensyn til ordene før og etter gitt ordet. Denne prosessen er også kjent som toveis trening. Dette gjør at BERT kan generere høykvalitets ordinnbygginger som fanger opp nyansene i språket. Dette bidrar til å gi en bedre representasjon av betydningen av en setning.