Como Gerar Palavras-chave a partir do Texto?

Porque se deve extrair palavras-chave de um texto?

A extracção de palavras-chave e frases-chave de um texto é útil por várias razões:

1. Optimização para motores de busca (SEO): Se tiver um sítio Web ou um blogue, a utilização de palavras-chave relevantes no seu conteúdo ajuda a melhorar a classificação nos motores de busca e facilita a pesquisa do seu conteúdo. Além disso, a frequência de palavras é importante para SEO. O número de palavras-chave de um texto afecta a acessibilidade do texto.
2. Análise de dados: A extracção de palavras-chave de um texto ajuda-o a identificar temas ou tópicos comuns num grande conjunto de dados. Isto é útil para estudos de mercado , análise de sentimentos e outros tipos de análise de dados.
3. Categorização do conteúdo: Ao extrair palavras-chave do texto, categorize e organize o seu conteúdo de forma mais eficaz. Isto facilita a procura e recuperação de informações específicas e também ajuda a identificar lacunas ou redundâncias no seu conteúdo.
4. Análise e sumarização de textos: A extracção de palavras-chave também é utilizada para resumir os principais pontos ou temas de um pedaço de texto. Isto é útil para compreender rapidamente o conteúdo de um documento ou artigo, ou para criar um resumo ou resumo de uma peça escrita mais longa.

O que é Extracção de Palavras-Chave?

A extracção de palavras-chave é uma técnica de processamento de linguagem natural (PNL) utilizada para identificar e extrair automaticamente as palavras e frases mais importantes e relevantes de um documento de texto. As palavras-chave extraídas são úteis para resumir o documento, categorizá-lo, ou melhorar a sua capacidade de pesquisa.

Os algoritmos de extracção de palavras-chave utilizam tipicamente técnicas estatísticas e semânticas para identificar as palavras e frases mais relevantes. Alguns algoritmos populares incluem TextRank , TF-IDF , e LSA .

O que é o TextRank?

TextRank é um algoritmo baseado em gráficos que identifica as palavras e frases mais importantes de um documento. Funciona com base na sua co-ocorrência com outras palavras e frases do texto. O algoritmo funciona através da criação de um gráfico onde cada nó representa uma palavra ou frase. Os bordos entre os nós representam a sua co-ocorrência. Os nós mais importantes são então identificados utilizando cálculos do tipo PageRank-.

O que é TF-IDF?

TF-IDF (termo frequência de documentos inversa) é um algoritmo estatístico que identifica as palavras mais importantes num documento com base na sua frequência e raridade no documento e num corpus de documentos. O algoritmo funciona atribuindo um peso a cada palavra no documento com base na sua frequência e frequência inversa do documento.

O que é a LSA?

LSA (análise semântica latente) é um algoritmo semântico que identifica as palavras e frases mais importantes num documento com base nas suas relações semânticas latentes com outras palavras e frases do texto. O algoritmo funciona criando uma matriz da co-ocorrência de palavras no documento, e depois utilizando a decomposição de valor singular (SVD) para identificar as relações semânticas latentes mais significativas.

A extracção de palavras-chave é útil para várias aplicações tais como resumo de texto, recuperação de informação, categorização de texto, e optimização de motores de busca.

Como Gerar Palavras-Chave Automaticamente?

Para gerar automaticamente palavras-chave a partir de texto, utilizar várias ferramentas e técnicas de processamento de linguagem natural (PNL). Aqui estão alguns passos a seguir:

1. Utilizar uma ferramenta de PNL para extrair as palavras e frases mais frequentes do texto. Muitas linguagens de programação têm bibliotecas para isto, tais como a NLTK de Python e a spaCy.
2. Aplicar a marcação de parte da fala para filtrar palavras não relevantes tais como artigos, preposições, e pronomes.
3. Utilizar um algoritmo de extracção de palavras-chave tais como TextRank, TF-IDF, ou LSA para identificar as palavras-chave mais importantes e relevantes no texto. Estes algoritmos utilizam tipicamente análises estatísticas e semânticas para identificar palavras-chave.
4. Definir um limiar para filtrar palavras-chave demasiado comuns ou raras. Isto é feito com base na frequência de ocorrência da palavra-chave no texto ou com base na frequência do documento da palavra-chave através de um corpus de textos.
5. Organizar as palavras-chave extraídas em grupos ou aglomerados com base na sua semelhança semântica ou tópico.
6. Finalmente, rever as palavras-chave geradas para garantir que são relevantes e significativas para o texto.

O que são Extractores de Palavras-Chave?

Os extractores de palavras-chave são programas ou algoritmos de computador que funcionam para identificar e extrair automaticamente as palavras ou frases mais relevantes e significativas de um texto estruturado ou não estruturado. As palavras-chave extraídas são úteis para uma variedade de fins. Estas palavras-chave são úteis para a recuperação de informação, classificação de texto, e optimização para motores de busca (SEO). Existem também algumas ferramentas de extracção baseadas em API. É um dos métodos de extracção de palavras-chave mais utilizados na ciência dos dados. Para mais informações, consulte os tutoriais em linha em páginas Web como o GitHub .

Os extractores de palavras-chave utilizam normalmente uma combinação de técnicas de processamento de linguagem natural (PNL), aprendizagem de máquinas, e análise estatística para identificar e extrair palavras-chave.

Quando se trata de avaliar o desempenho dos extractores de palavras-chave, utilizar algumas das métricas padrão na aprendizagem de máquinas. Tais métricas são exactidão, precisão, recordação, e pontuação F1.

Um exemplo de um API para extracção de palavras-chave é o Textrazor. A API Textrazor é acessível através de uma variedade de linguagens informáticas, incluindo Python, Java, PHP, entre outras.

Não, as stopwords e palavras-chave não são a mesma coisa. Stopwords são palavras comuns que são removidas dos dados do texto para reduzir o ruído. As palavras-chave são palavras ou frases específicas que são relevantes para o tópico analisado. As palavras-chave são utilizadas para identificar os principais temas ou conceitos de um texto. Algumas das palavras-chave em inglês são “the” e “a”.

O que é RAKE?

RAKE (Extracção Automática Rápida de Palavras-Chave) é um algoritmo de extracção de palavras-chave. É amplamente eficaz no processamento de linguagem natural (PNL) e em aplicações de mineração de texto. É um algoritmo simples e eficaz, sem supervisão, capaz de identificar e extrair as palavras-chave e frases mais relevantes de um único documento.

O que é a YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) é um pacote Python para extracção automática de palavras-chave. É um pacote de código aberto que utiliza uma abordagem estatística para identificar e extrair as palavras-chave mais relevantes de um dado texto.

O que é o BERT-Embedding?

A incorporação do BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de aprendizagem profunda pré-treinado para processamento de linguagem natural (PNL) desenvolvido pela Google. Baseia-se na arquitectura do Transformador. Além disso, é treinado numa grande quantidade de dados textuais para gerar incorporações de palavras sensíveis ao contexto.

A incorporação do BERT captura as relações contextuais entre as palavras numa frase, tendo em conta as palavras antes e depois de dada a palavra. Este processo é também conhecido como formação bidireccional. Isto permite ao BERT gerar incrustações de palavras de alta qualidade que captam as nuances da linguagem. Isto ajuda a fornecer uma melhor representação do significado de uma frase.