Hur genererar man nyckelord från text?

Varför ska du extrahera nyckelord från en text?

Att extrahera nyckelord och nyckelfraser från en text är användbart av flera skäl:

1. Sökmotoroptimering (SEO): Om du har en webbplats eller blogg kan du använda relevanta nyckelord i ditt innehåll för att förbättra din sökmotorrankning och göra det lättare för människor att hitta ditt innehåll. Ordfrekvensen har också betydelse för SEO. Antalet nyckelord i en text påverkar textens tillgänglighet.
2. Analys av data: Att extrahera nyckelord från en text hjälper dig att identifiera gemensamma teman eller ämnen i en stor datamängd. Detta är användbart för marknadsundersökningar, känslighetsanalyser och andra typer av dataanalyser.
3. Kategorisering av innehåll: Genom att extrahera nyckelord från text kan du kategorisera och organisera ditt innehåll mer effektivt. Detta gör det lättare att hitta och hämta specifik information och hjälper dig också att identifiera luckor eller överflödigheter i ditt innehåll.
4. Textanalys och sammanfattning: Det går också att extrahera nyckelord för att sammanfatta huvudpunkterna eller teman i en text. Detta är användbart för att snabbt förstå innehållet i ett dokument eller en artikel, eller för att skapa en sammanfattning av en längre text.

Vad är sökordsextraktion?

Utvinning av nyckelord är en NLP-teknik (Natural Language Processing) som används för att automatiskt identifiera och utvinna de viktigaste och mest relevanta orden och fraserna från ett textdokument. De extraherade nyckelorden är användbara för att sammanfatta dokumentet, kategorisera det eller förbättra sökbarheten.

Algoritmer för utvinning av nyckelord använder vanligtvis statistiska och semantiska tekniker för att identifiera de mest relevanta orden och fraserna. Några populära algoritmer är TextRank, TF-IDF och LSA.

Vad är TextRank?

TextRank är en grafbaserad algoritm som identifierar de viktigaste orden och fraserna i ett dokument. Den bygger på att de förekommer tillsammans med andra ord och fraser i texten. Algoritmen fungerar genom att skapa en graf där varje nod representerar ett ord eller en fras. Kanterna mellan noderna representerar deras förekomst. De viktigaste noderna identifieras sedan med hjälp av PageRank-liknande beräkningar.

Vad är TF-IDF?

TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) är en statistisk algoritm som identifierar de viktigaste orden i ett dokument baserat på deras frekvens och sällsynthet i dokumentet och i en korpus av dokument. Algoritmen fungerar genom att tilldela varje ord i dokumentet en vikt baserat på dess frekvens och omvänd dokumentfrekvens.

Vad är LSA?

LSA (latent semantisk analys) är en semantisk algoritm som identifierar de viktigaste orden och fraserna i ett dokument baserat på deras latenta semantiska relationer med andra ord och fraser i texten. Algoritmen fungerar genom att skapa en matris över ords samverkan i dokumentet och sedan använda singulärvärdedekomposition (SVD) för att identifiera de mest betydelsefulla latenta semantiska relationerna.

Utdragning av nyckelord är användbart för olika tillämpningar, t.ex. sammanfattning av text, informationssökning, kategorisering av text och sökmotoroptimering.

Hur genererar man nyckelord automatiskt?

För att generera nyckelord från text automatiskt används olika verktyg och tekniker för behandling av naturligt språk (NLP). Här är några steg som du kan följa:

1. Använd ett NLP-verktyg för att extrahera de vanligaste orden och fraserna från texten. Många programmeringsspråk har bibliotek för detta, t.ex. Pythons NLTK och spaCy.
2. Använd taggning av taldelar för att filtrera bort icke-relevanta ord som artiklar, prepositioner och pronomen.
3. Använd en algoritm för att extrahera nyckelord, t.ex. TextRank, TF-IDF eller LSA, för att identifiera de viktigaste och mest relevanta nyckelorden i texten. Dessa algoritmer använder vanligtvis statistiska och semantiska analyser för att identifiera nyckelord.
4. Ange ett tröskelvärde för att filtrera bort alltför vanliga eller sällsynta sökord. Detta görs utifrån hur ofta nyckelordet förekommer i texten eller utifrån dokumentfrekvensen för nyckelordet i en korpus av texter.
5. Organisera de extraherade nyckelorden i grupper eller kluster baserat på deras semantiska likhet eller ämne.
6. Slutligen granskar du de genererade nyckelorden för att se till att de är relevanta och meningsfulla för texten.

Vad är nyckelordsextraktorer?

Nyckelordsextraktorer är datorprogram eller algoritmer som automatiskt identifierar och extraherar de mest relevanta och betydelsefulla orden eller fraserna från en strukturerad eller ostrukturerad text. De utvalda nyckelorden är användbara för en rad olika ändamål. Dessa nyckelord är användbara för informationssökning, textklassificering och sökmotoroptimering (SEO). Det finns också några API-baserade extraktionsverktyg. Det är en av de mest använda metoderna för sökordsextraktion inom datavetenskap. Mer information finns i handledningar på webbsidor som GitHub.

Nyckelordsextraktorer använder vanligtvis en kombination av tekniker från naturlig språkbehandling (NLP), maskininlärning och statistisk analys för att identifiera och extrahera nyckelord.

När det gäller att utvärdera prestanda hos nyckelordsextraktorer kan du använda några av de vanliga mätvärdena inom maskininlärning. Sådana mått är noggrannhet, precision, recall och F1-poäng.

Textrazor är ett exempel på ett API för att extrahera nyckelord. Textrazors API är tillgängligt med en mängd olika datorspråk, inklusive Python, Java, PHP och andra.

Är stoppord och nyckelord samma sak?

Nej, stoppord och nyckelord är inte samma sak. Stoppord är vanliga ord som tas bort från textdata för att minska bruset. Nyckelord är specifika ord eller fraser som är relevanta för det analyserade ämnet. Nyckelord används för att identifiera de viktigaste temana eller begreppen i en text. Några av de engelska stopporden är ”the” och ”a”.

Vilka är några metoder för utvinning av nyckelord?

Vad är RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) är en algoritm för utvinning av nyckelord. Den är mycket effektiv i tillämpningar för behandling av naturliga språk (NLP) och textutvinning. Det är en enkel och effektiv oövervakad algoritm som kan identifiera och extrahera de mest relevanta nyckelorden och fraserna från ett enskilt dokument.

Vad är YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) är ett Python-paket för automatisk sökordsextraktion. Det är ett paket med öppen källkod som använder en statistisk metod för att identifiera och extrahera de mest relevanta nyckelorden från en given text.

Vad är BERT-Embedding?

BERT-inbäddning (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) är en förtränad djupinlärningsmodell för behandling av naturliga språk (NLP) som utvecklats av Google. Den bygger på Transformer-arkitekturen. Dessutom tränas den på en stor mängd textdata för att generera kontextmedvetna ordinbäddningar.

BERT-inbäddning fångar de kontextuella relationerna mellan ord i en mening genom att ta hänsyn till orden före och efter ett visst ord. Denna process är också känd som dubbelriktad utbildning. Detta gör det möjligt för BERT att generera högkvalitativa ordinbäddningar som fångar språkets nyanser. Detta bidrar till att ge en bättre representation av meningen i en mening.

Ofta ställda frågor