Зашто би требало да издвајате кључне речи из текста?
Издвајање кључне речи и кључне фразе из текста је корисно из неколико разлога:
- Оптимизација за претраживаче (СЕО): Ако имате веб локацију или блог, коришћење релевантних кључних речи у вашем садржају помаже у побољшању рангирања на претраживачима и олакшава људима да пронађу ваш садржај. Такође, учесталост речи је важна за СЕО. Број кључних речи у тексту утиче на доступност текста.
- Анализа података: Издвајање кључних речи из текста помаже вам да идентификујете уобичајене теме или теме у великом скупу података. Ово је корисно за истраживање тржишта , анализу расположења и друге врсте анализе података.
- Категоризација садржаја: Издвајањем кључних речи из текста, ефикасније категоризујте и организујте свој садржај. Ово олакшава проналажење и преузимање одређених информација, а такође вам помаже да идентификујете недостатке или сувишне садржаје.
- Анализа и сумирање текста: Издвајање кључних речи се такође користи за сумирање главних тачака или тема текста. Ово је корисно за брзо разумевање садржаја документа или чланка, или за креирање сажетка или резимеа дужег дела писања.
Шта је издвајање кључних речи?
Екстракција кључних речи је техника обраде природног језика (НЛП) која се користи за аутоматску идентификацију и издвајање најважнијих и релевантних речи и фраза из текстуалног документа. Издвојене кључне речи су корисне за сумирање документа, његово категорисање или побољшање његове могућности претраживања.
Алгоритми за издвајање кључних речи обично користе статистичке и семантичке технике да идентификују најрелевантније речи и фразе. Неки популарни алгоритми укључују ТектРанк , ТФ-ИДФ и ЛСА .
Шта је ТектРанк?
ТектРанк је алгоритам заснован на графовима који идентификује најважније речи и фразе у документу. Ради на основу њиховог појављивања са другим речима и фразама у тексту. Алгоритам функционише тако што креира граф где сваки чвор представља реч или фразу. Ивице између чворова представљају њихову ко-појаву. Најважнији чворови се затим идентификују помоћу калкулација сличних ПагеРанк-у.
Шта је ТФ-ИДФ?
ТФ-ИДФ (термин фреквенција-инверзна фреквенција документа) је статистички алгоритам који идентификује најважније речи у документу на основу њихове учесталости и реткости у документу иу корпусу докумената. Алгоритам функционише тако што свакој речи у документу додељује тежину на основу њене фреквенције и инверзне фреквенције документа.
Шта је ЛСА?
ЛСА (латентна семантичка анализа) је семантички алгоритам који идентификује најважније речи и фразе у документу на основу њихових латентних семантичких односа са другим речима и фразама у тексту. Алгоритам функционише тако што креира матрицу заједничког појављивања речи у документу, а затим користи декомпозицију сингуларних вредности (СВД) да идентификује најзначајније латентне семантичке односе.
Екстракција кључних речи је корисна за различите апликације као што су сумирање текста, проналажење информација, категоризација текста и оптимизација претраживача.
Како аутоматски генерисати кључне речи?
Да бисте аутоматски генерисали кључне речи из текста, користите различите алате и технике за обраду природног језика (НЛП). Ево неколико корака које треба пратити:
- Користите НЛП алат да издвојите најчешће речи и фразе из текста. Многи програмски језици имају библиотеке за ово, као што су Питхон-ов НЛТК и спаЦи.
- Примените означавање дела говора да бисте филтрирали нерелевантне речи као што су чланци, предлози и заменице.
- Користите алгоритам за издвајање кључних речи као што је ТектРанк, ТФ-ИДФ или ЛСА да бисте идентификовали најважније и релевантне кључне речи у тексту. Ови алгоритми обично користе статистичке и семантичке анализе за идентификацију кључних речи.
- Подесите граничну вредност да бисте филтрирали превише уобичајене или ретке кључне речи. Ово се ради на основу учесталости појављивања кључне речи у тексту или на основу учесталости кључне речи у документу у корпусу текстова.
- Организујте издвојене кључне речи у групе или кластере на основу њихове семантичке сличности или теме.
- На крају, прегледајте генерисане кључне речи да бисте били сигурни да су релевантне и смислене за текст.
Шта су екстрактори кључних речи?
Екстрактори кључних речи су компјутерски програми или алгоритми који раде на томе да аутоматски идентификују и издвајају најрелевантније и најзначајније речи или фразе из структурираног или неструктурираног текста. Издвојене кључне речи су корисне за различите сврхе. Ове кључне речи су корисне за проналажење информација, класификацију текста и оптимизацију претраживача (СЕО). Постоје и неки алати за екстракцију засновани на АПИ-ју. То је једна од најчешће коришћених метода издвајања кључних речи у науци о подацима. За више информација, погледајте онлајн туторијале на веб страницама као што је ГитХуб .
Екстрактори кључних речи обично користе комбинацију техника обраде природног језика (НЛП), машинског учења и статистичке анализе за идентификацију и издвајање кључних речи.
Када је у питању процена учинка алата за издвајање кључних речи, користите неке од стандардних метрика у машинском учењу. Такве метрике су тачност, прецизност, опозив и Ф1 резултат.
Пример АПИ-ја за издвајање кључних речи је Тектразор. Тектразор АПИ је доступан коришћењем различитих рачунарских језика, укључујући Питхон, Јава, ПХП и друге.
Не, зауставне речи и кључне речи нису исте. Зауставне речи су уобичајене речи које се уклањају из текстуалних података да би се смањио шум. Кључне речи су специфичне речи или фразе које су релевантне за анализирану тему. Кључне речи се користе за идентификацију главних тема или концепата у делу текста. Неке од зауставних речи на енглеском су „тхе“ и „а“.
Шта је РАКЕ?
РАКЕ (Рапид Аутоматиц Кеиворд Ектрацтион) је алгоритам за екстракцију кључних речи. Широко је ефикасан у апликацијама за обраду природног језика (НЛП) и рударење текста. То је једноставан и ефикасан алгоритам без надзора који је способан да идентификује и издвоји најрелевантније кључне речи и фразе из једног документа.
Шта је ИАКЕ?
ИАКЕ (Иет Анотхер Кеиворд Ектрацтор) је Питхон пакет за аутоматско издвајање кључних речи. То је пакет отвореног кода који користи статистички приступ да идентификује и издвоји најрелевантније кључне речи из датог текста.
Шта је БЕРТ-Ембеддинг?
БЕРТ (Бидирецтионал Енцодер Репресентатионс фром Трансформерс) уграђивање је унапред обучени модел дубоког учења за обраду природног језика (НЛП) који је развио Гоогле. Заснован је на архитектури трансформатора. Такође, обучен је за велику количину текстуалних података за генерисање контекстуалних уградњи речи.
БЕРТ уграђивање обухвата контекстуалне односе између речи у реченици узимајући у обзир речи пре и после дате речи. Овај процес је такође познат као двосмерни тренинг. Ово омогућава БЕРТ-у да генерише висококвалитетне уградње речи које обухватају нијансе језика. Ово помаже да се боље прикаже значење реченице.
