Kako ustvariti ključne besede iz besedila?

Zakaj je treba iz besedila izpisati ključne besede?

Pridobivanje ključnih besed in besednih zvez iz besedila je koristno iz več razlogov:

1. Optimizacija za iskalnike (SEO): Če imate spletno stran ali blog, lahko z uporabo ustreznih ključnih besed v vsebini izboljšate uvrstitev v iskalnikih in ljudem olajšate iskanje vaše vsebine. Za SEO je pomembna tudi pogostost besed. Število ključnih besed v besedilu vpliva na dostopnost besedila.
2. Analiza podatkov: Izvleček ključnih besed iz besedila vam pomaga prepoznati skupne teme ali teme v velikem naboru podatkov. To je uporabno za tržne raziskave , analizo čustev in druge vrste analize podatkov.
3. Kategorizacija vsebine: S pridobivanjem ključnih besed iz besedila lahko učinkoviteje kategorizirate in organizirate vsebino. Tako boste lažje našli in priklicali določene informacije ter ugotovili vrzeli ali odvečne dele vsebine.
4. Analiza in povzemanje besedil: Izvleček ključnih besed se uporablja tudi za povzemanje glavnih točk ali tem besedila. To je uporabno za hitro razumevanje vsebine dokumenta ali članka ali za pripravo izvlečka ali povzetka daljšega dela.

Kaj je ekstrakcija ključnih besed?

Pridobivanje ključnih besed je tehnika obdelave naravnega jezika (NLP), ki se uporablja za samodejno prepoznavanje in pridobivanje najpomembnejših in najpomembnejših besed in besednih zvez iz besedilnega dokumenta. Pridobljene ključne besede so koristne za povzemanje dokumenta, njegovo kategorizacijo ali izboljšanje možnosti iskanja.

Algoritmi za pridobivanje ključnih besed običajno uporabljajo statistične in semantične tehnike za prepoznavanje najpomembnejših besed in besednih zvez. Nekateri priljubljeni algoritmi so TextRank , TF-IDF in LSA .

Kaj je TextRank?

TextRank je algoritem, ki temelji na grafu in določa najpomembnejše besede in besedne zveze v dokumentu. Deluje na podlagi njihovega sočasnega pojavljanja z drugimi besedami in besednimi zvezami v besedilu. Algoritem deluje tako, da ustvari graf, v katerem vsako vozlišče predstavlja besedo ali besedno zvezo. Robovi med vozlišči predstavljajo njihovo sočasno pojavljanje. Najpomembnejša vozlišča se nato določijo z izračuni, podobnimi PageRanku.

Kaj je TF-IDF?

TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) je statistični algoritem, ki določa najpomembnejše besede v dokumentu na podlagi njihove pogostosti in redkosti v dokumentu in korpusu dokumentov. Algoritem deluje tako, da vsaki besedi v dokumentu dodeli utež na podlagi njene frekvence in obratne frekvence dokumenta.

Kaj je LSA?

LSA (latentna semantična analiza) je semantični algoritem, ki določa najpomembnejše besede in besedne zveze v dokumentu na podlagi njihovih latentnih semantičnih povezav z drugimi besedami in besednimi zvezami v besedilu. Algoritem deluje tako, da ustvari matriko sočasnega pojavljanja besed v dokumentu, nato pa z razgradnjo singularne vrednosti (SVD) določi najpomembnejše latentne semantične odnose.

Pridobivanje ključnih besed je uporabno za različne aplikacije, kot so povzemanje besedil, iskanje informacij, kategorizacija besedil in optimizacija iskalnikov.

Kako samodejno ustvariti ključne besede?

Za samodejno ustvarjanje ključnih besed iz besedila uporabite različna orodja in tehnike za obdelavo naravnega jezika (NLP). Tukaj je nekaj korakov, ki jih morate upoštevati:

1. Z orodjem NLP iz besedila izluščite najpogostejše besede in besedne zveze. Številni programski jeziki imajo za to knjižnice, na primer NLTK in spaCy iz Pythona.
2. Uporabite označevanje delov govora, da izločite nepomembne besede, kot so členki, prislovi in zaimki.
3. Uporabite algoritem za ekstrakcijo ključnih besed, kot so TextRank, TF-IDF ali LSA, da prepoznate najpomembnejše in najpomembnejše ključne besede v besedilu. Ti algoritmi za prepoznavanje ključnih besed običajno uporabljajo statistične in semantične analize.
4. Nastavite prag, da izločite prepogoste ali redke ključne besede. To se izvede na podlagi pogostosti pojavljanja ključne besede v besedilu ali na podlagi pogostosti ključne besede v dokumentu v korpusu besedil.
5. Izvlečene ključne besede organizira v skupine ali grozde na podlagi njihove semantične podobnosti ali teme.
6. Na koncu preglejte ustvarjene ključne besede in se prepričajte, da so ustrezne in smiselne za besedilo.

Kaj so izvlečki ključnih besed?

Izvlečki ključnih besed so računalniški programi ali algoritmi, ki samodejno prepoznajo in iz strukturiranega ali nestrukturiranega besedila izločijo najpomembnejše in najpomembnejše besede ali besedne zveze. Pridobljene ključne besede so uporabne za različne namene. Te ključne besede so uporabne za iskanje informacij, razvrščanje besedil in optimizacijo za iskalnike (SEO). Na voljo so tudi nekatera orodja za ekstrakcijo, ki temeljijo na API. Gre za eno od najpogosteje uporabljenih metod pridobivanja ključnih besed v podatkovni znanosti. Če želite več informacij, si oglejte spletna navodila na spletnih straneh, kot je GitHub .

Izvlečki ključnih besed običajno uporabljajo kombinacijo tehnik obdelave naravnega jezika (NLP), strojnega učenja in statistične analize za prepoznavanje in izločanje ključnih besed.

Pri ocenjevanju uspešnosti ekstrakatorjev ključnih besed uporabite nekatere standardne metrike na področju strojnega učenja. Takšne metrike so natančnost, točnost, odpoklic in rezultat F1.

Primer API za pridobivanje ključnih besed je Textrazor. API Textrazorja je dostopen v različnih računalniških jezikih, vključno s Pythonom, Javo, PHP in drugimi.

Ne, stop besede in ključne besede niso enake. Stopbesede so običajne besede, ki jih odstranimo iz besedilnih podatkov, da bi zmanjšali šum. Ključne besede so posebne besede ali besedne zveze, ki so pomembne za analizirano temo. Ključne besede se uporabljajo za prepoznavanje glavnih tem ali pojmov v besedilu. V angleščini sta med stopicami tudi “the” in “a”.

Kaj je RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) je algoritem za ekstrakcijo ključnih besed. Je zelo učinkovit pri obdelavi naravnega jezika (NLP) in aplikacijah za rudarjenje besedil. Gre za preprost in učinkovit nenadzorovan algoritem, ki lahko prepozna in iz posameznega dokumenta izlušči najpomembnejše ključne besede in besedne zveze.

Kaj je YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) je paket Python za samodejno ekstrakcijo ključnih besed. Gre za odprtokodni paket, ki uporablja statistični pristop za prepoznavanje in izločanje najpomembnejših ključnih besed iz danega besedila.

Kaj je BERT-Embedding?

Vgradnja BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je vnaprej usposobljen model globokega učenja za obdelavo naravnega jezika (NLP), ki ga je razvil Google. Temelji na arhitekturi Transformer. Poleg tega se usposobi na veliki količini besedilnih podatkov, da ustvari besedne vgnezditve, ki se zavedajo konteksta.

Vgradnja BERT zajame kontekstualne odnose med besedami v stavku z upoštevanjem besed pred in za dano besedo. Ta postopek je znan tudi kot dvosmerno usposabljanje. Tako lahko organ BERT ustvari visokokakovostne vgradnje besed, ki zajamejo nianse jezika. To pomaga pri boljši predstavitvi pomena stavka.