De ce ar trebui să extrageți cuvintele cheie dintr-un text?
Extragerea cuvintelor cheie și a frazelor cheie dintr-un text este utilă din mai multe motive:
- Optimizarea motoarelor de căutare (SEO): Dacă aveți un site web sau un blog, utilizarea cuvintelor-cheie relevante în conținutul dvs. ajută la îmbunătățirea clasamentului în motoarele de căutare și facilitează găsirea conținutului dvs. de către oameni. De asemenea, frecvența cuvintelor contează pentru SEO. Numărul de cuvinte cheie dintr-un text afectează accesibilitatea textului.
- Analiza datelor: Extragerea cuvintelor cheie dintr-un text vă ajută să identificați teme sau subiecte comune într-un set mare de date. Acest lucru este util pentru cercetarea de piață , analiza sentimentelor și alte tipuri de analiză a datelor.
- Categorizarea conținutului: Prin extragerea cuvintelor cheie din text, clasificați și organizați conținutul dvs. mai eficient. Astfel, este mai ușor să găsiți și să recuperați anumite informații și, de asemenea, vă ajută să identificați lacunele sau redundanțele din conținutul dvs.
- Analiza și rezumarea textului: Extragerea cuvintelor cheie este utilizată și pentru a rezuma punctele sau temele principale ale unui text. Acest lucru este util pentru a înțelege rapid conținutul unui document sau articol sau pentru a crea un abstract sau un rezumat al unui text mai lung.
Ce este extracția de cuvinte cheie?
Extracția cuvintelor cheie este o tehnică de procesare a limbajului natural (NLP) utilizată pentru a identifica și extrage în mod automat cele mai importante și relevante cuvinte și fraze dintr-un document text. Cuvintele cheie extrase sunt utile pentru a rezuma documentul, a-l clasifica sau a-i îmbunătăți capacitatea de căutare.
Algoritmii de extragere a cuvintelor cheie folosesc de obicei tehnici statistice și semantice pentru a identifica cele mai relevante cuvinte și fraze. Printre algoritmii populari se numără TextRank , TF-IDF și LSA .
Ce este TextRank?
TextRank este un algoritm bazat pe un graf care identifică cele mai importante cuvinte și fraze dintr-un document. Funcționează pe baza co-ocurenței acestora cu alte cuvinte și fraze din text. Algoritmul funcționează prin crearea unui grafic în care fiecare nod reprezintă un cuvânt sau o frază. Marginile dintre noduri reprezintă co-ocurența acestora. Cele mai importante noduri sunt apoi identificate cu ajutorul calculelor de tip PageRank.
Ce este TF-IDF?
TF-IDF (frecvența termenilor – frecvența inversă a documentelor) este un algoritm statistic care identifică cele mai importante cuvinte dintr-un document pe baza frecvenței și rarității lor în document și într-un corpus de documente. Algoritmul funcționează prin atribuirea unei ponderi fiecărui cuvânt din document pe baza frecvenței sale și a frecvenței inverse a documentului.
Ce este LSA?
LSA (analiza semantică latentă) este un algoritm semantic care identifică cele mai importante cuvinte și fraze dintr-un document pe baza relațiilor semantice latente dintre acestea și alte cuvinte și fraze din text. Algoritmul funcționează prin crearea unei matrici de co-ocurență a cuvintelor din document și apoi prin utilizarea descompunerii valorii singulare (SVD) pentru a identifica cele mai semnificative relații semantice latente.
Extracția cuvintelor cheie este utilă pentru diverse aplicații, cum ar fi rezumarea textului, recuperarea informațiilor, clasificarea textului și optimizarea motoarelor de căutare.
Cum să generați automat cuvinte cheie?
Pentru a genera automat cuvinte cheie din text, se utilizează diverse instrumente și tehnici de procesare a limbajului natural (NLP). Iată câțiva pași de urmat:
- Utilizați un instrument NLP pentru a extrage cuvintele și frazele cele mai frecvente din text. Multe limbaje de programare au biblioteci pentru acest lucru, cum ar fi NLTK și spaCy din Python.
- Aplicați etichetarea părții de vorbire pentru a filtra cuvintele nerelevante, cum ar fi articolele, prepozițiile și pronumele.
- Utilizați un algoritm de extragere a cuvintelor cheie, cum ar fi TextRank, TF-IDF sau LSA, pentru a identifica cele mai importante și relevante cuvinte cheie din text. Acești algoritmi folosesc de obicei analize statistice și semantice pentru a identifica cuvintele-cheie.
- Setați un prag pentru a filtra cuvintele cheie prea comune sau rare. Acest lucru se face pe baza frecvenței de apariție a cuvântului cheie în text sau pe baza frecvenței de documentare a cuvântului cheie într-un corpus de texte.
- Organizarea cuvintelor cheie extrase în grupuri sau clustere pe baza similarității lor semantice sau a subiectului.
- În cele din urmă, revizuiți cuvintele cheie generate pentru a vă asigura că sunt relevante și semnificative pentru text.
Ce sunt extractorii de cuvinte cheie?
Extractorii de cuvinte cheie sunt programe de calculator sau algoritmi care identifică și extrag în mod automat cele mai relevante și semnificative cuvinte sau fraze dintr-un text structurat sau nestructurat. Cuvintele cheie extrase sunt utile în diverse scopuri. Aceste cuvinte cheie sunt utile pentru regăsirea informațiilor, clasificarea textului și optimizarea motoarelor de căutare (SEO). Există, de asemenea, unele instrumente de extracție bazate pe API. Este una dintre cele mai utilizate metode de extragere a cuvintelor cheie în știința datelor. Pentru mai multe informații, consultați tutoriale online pe pagini web precum GitHub .
Extractorii de cuvinte cheie folosesc de obicei o combinație de tehnici de procesare a limbajului natural (NLP), de învățare automată și de analiză statistică pentru a identifica și extrage cuvinte cheie.
Când vine vorba de evaluarea performanței extractorilor de cuvinte cheie, utilizați unele dintre metricile standard în învățarea automată. Astfel de măsurători sunt acuratețea, precizia, reamintirea și scorul F1.
Un exemplu de API pentru extragerea de cuvinte cheie este Textrazor. API-ul Textrazor este accesibil folosind o varietate de limbaje de calculator, inclusiv Python, Java, PHP și altele.
Nu, cuvintele de oprire și cuvintele cheie nu sunt același lucru. Cuvintele de oprire sunt cuvinte comune care sunt eliminate din datele textului pentru a reduce zgomotul. Cuvintele-cheie sunt cuvinte sau expresii specifice care sunt relevante pentru subiectul analizat. Cuvintele-cheie sunt folosite pentru a identifica principalele teme sau concepte dintr-un text. Unele dintre cuvintele de oprire din limba engleză sunt „the” și „a”.
Ce este RAKE?
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) este un algoritm de extragere a cuvintelor cheie. Este foarte eficient în aplicațiile de procesare a limbajului natural (NLP) și de extragere a textelor. Este un algoritm simplu și eficient, nesupravegheat, capabil să identifice și să extragă cele mai relevante cuvinte-cheie și fraze dintr-un singur document.
Ce este YAKE?
YAKE (Yet Another Keyword Extractor) este un pachet Python pentru extragerea automată a cuvintelor cheie. Este un pachet open-source care utilizează o abordare statistică pentru a identifica și extrage cele mai relevante cuvinte cheie dintr-un text dat.
Ce este BERT-Embedding?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) embedding este un model de învățare profundă preinstruit pentru procesarea limbajului natural (NLP) dezvoltat de Google. Acesta se bazează pe arhitectura Transformer. De asemenea, este antrenat pe o cantitate mare de date textuale pentru a genera încorporări de cuvinte care țin cont de context.
Încorporarea BERT surprinde relațiile contextuale dintre cuvintele dintr-o propoziție, luând în considerare cuvintele dinaintea și de după cuvântul respectiv. Acest proces este cunoscut și sub numele de formare bidirecțională. Acest lucru permite BERT să genereze încorporări de cuvinte de înaltă calitate care captează nuanțele limbii. Acest lucru ajută la o mai bună reprezentare a sensului unei propoziții.
