วิธีสร้างคำหลักจากข้อความ

ทำไมคุณควรแยกคำหลักออกจากข้อความ

การแยกคำหลักและวลีสำคัญจากข้อความมีประโยชน์หลายประการ:

1. การปรับแต่งเว็บไซต์ให้ติดอันดับบนเครื่องมือการค้นหา (SEO): หากคุณมีเว็บไซต์หรือบล็อก การใช้คำหลักที่เกี่ยวข้องในเนื้อหาของคุณจะช่วยปรับปรุงการจัดอันดับของเครื่องมือค้นหา และทำให้ผู้อื่นค้นพบเนื้อหาของคุณได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ ความถี่ของคำก็มีความสำคัญต่อ SEO จำนวนคำหลักในข้อความมีผลต่อการเข้าถึงข้อความ
2. การวิเคราะห์ข้อมูล: การแยกคำหลักออกจากข้อความช่วยให้คุณระบุธีมหรือหัวข้อทั่วไปในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับ การวิจัยตลาด การวิเคราะห์ความรู้สึก และการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทอื่นๆ
3. การจัดหมวดหมู่เนื้อหา: ด้วยการแยกคำสำคัญออกจากข้อความ จัดหมวดหมู่และจัดระเบียบเนื้อหาของคุณอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น วิธีนี้ช่วยให้ค้นหาและเรียกข้อมูลบางส่วนได้ง่ายขึ้น และยังช่วยให้คุณระบุช่องว่างหรือความซ้ำซ้อนในเนื้อหาของคุณได้อีกด้วย
4. การวิเคราะห์และสรุปข้อความ: การแยกคำหลักยังใช้เพื่อสรุปประเด็นหลักหรือธีมของข้อความ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการทำความเข้าใจเนื้อหาของเอกสารหรือบทความอย่างรวดเร็ว หรือสำหรับการสร้างบทคัดย่อหรือบทสรุปของงานเขียนที่ยาวขึ้น

การสกัดคำหลักคืออะไร?

การแยกคำหลักเป็นเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ใช้ในการระบุและแยกคำและวลีที่สำคัญและเกี่ยวข้องมากที่สุดโดยอัตโนมัติจากเอกสารข้อความ คีย์เวิร์ดที่แยกออกมามีประโยชน์สำหรับการสรุปเอกสาร จัดหมวดหมู่ หรือปรับปรุงความสามารถในการค้นหา

อัลกอริธึมการแยกคำหลักมักใช้เทคนิคทางสถิติและความหมายเพื่อระบุคำและวลีที่เกี่ยวข้องมากที่สุด อัลกอริทึมที่ได้รับความนิยม ได้แก่ TextRank , TF-IDF และ LSA

TextRank คืออะไร?

TextRank เป็นอัลกอริทึมที่ใช้กราฟซึ่งระบุคำและวลีที่สำคัญที่สุดในเอกสาร ทำงานโดยอิงจากเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นร่วมกับคำและวลีอื่นๆ ในข้อความ อัลกอริทึมทำงานโดยการสร้างกราฟที่แต่ละโหนดแทนคำหรือวลี ขอบระหว่างโหนดแสดงถึงการเกิดขึ้นร่วมกัน โหนดที่สำคัญที่สุดจะถูกระบุโดยใช้การคำนวณแบบ PageRank

TF-IDF คืออะไร?

TF-IDF (คำความถี่-ผกผันความถี่เอกสาร) เป็นอัลกอริทึมทางสถิติที่ระบุคำที่สำคัญที่สุดในเอกสารตามความถี่และความหายากในเอกสารและในคลังข้อมูลของเอกสาร อัลกอริทึมทำงานโดยกำหนดน้ำหนักให้กับแต่ละคำในเอกสารตามความถี่และความถี่ของเอกสารผกผัน

LSA คืออะไร?

LSA (การวิเคราะห์ความหมายแฝง) เป็นอัลกอริธึมเชิงความหมายที่ระบุคำและวลีที่สำคัญที่สุดในเอกสารโดยพิจารณาจากความสัมพันธ์เชิงความหมายแฝงกับคำและวลีอื่นๆ ในข้อความ อัลกอริทึมทำงานโดยการสร้างเมทริกซ์ของการเกิดขึ้นร่วมของคำในเอกสาร จากนั้นใช้การจำแนกค่าเอกพจน์ (SVD) เพื่อระบุความสัมพันธ์ทางความหมายแฝงที่สำคัญที่สุด

การแยกคำหลักมีประโยชน์สำหรับการใช้งานต่างๆ เช่น การสรุปข้อความ การดึงข้อมูล การจัดหมวดหมู่ข้อความ และการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา

วิธีสร้างคำหลักโดยอัตโนมัติ

หากต้องการสร้างคำหลักจากข้อความโดยอัตโนมัติ ให้ใช้เครื่องมือและเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ต่างๆ ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนในการปฏิบัติตาม:

1. ใช้เครื่องมือ NLP เพื่อแยกคำและวลีที่ใช้บ่อยที่สุดออกจากข้อความ ภาษาการเขียนโปรแกรมจำนวนมากมีไลบรารีสำหรับสิ่งนี้ เช่น NLTK ของ Python และ spaCy
2. ใช้การแท็กส่วนหนึ่งของคำพูดเพื่อกรองคำที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น บทความ คำบุพบท และคำสรรพนาม
3. ใช้อัลกอริธึมการแยกคำหลัก เช่น TextRank, TF-IDF หรือ LSA เพื่อระบุคำหลักที่เกี่ยวข้องและสำคัญที่สุดในข้อความ อัลกอริทึมเหล่านี้มักใช้การวิเคราะห์ทางสถิติและความหมายเพื่อระบุคำหลัก
4. ตั้งค่าเกณฑ์เพื่อกรองคำหลักที่พบบ่อยหรือหายาก สิ่งนี้ทำขึ้นตามความถี่ของการเกิดขึ้นของคำหลักในข้อความหรือตามความถี่ของเอกสารของคำสำคัญในคลังข้อความ
5. จัดระเบียบคำหลักที่แยกออกเป็นกลุ่มหรือคลัสเตอร์ตามความคล้ายคลึงทางความหมายหรือหัวข้อ
6. สุดท้าย ตรวจสอบคำหลักที่สร้างขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่ามีความเกี่ยวข้องและมีความหมายสำหรับข้อความ

ตัวแยกคำหลักคืออะไร?

โปรแกรมแยกคำหลักคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์หรืออัลกอริทึมที่ทำงานเพื่อระบุและแยกคำหรือวลีที่เกี่ยวข้องและสำคัญที่สุดโดยอัตโนมัติจากข้อความที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง คำหลักที่แยกออกมามีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย คำหลักเหล่านี้มีประโยชน์สำหรับการดึงข้อมูล การจัดประเภทข้อความ และการปรับแต่งโปรแกรมค้นหา (SEO) นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือสกัดที่ใช้ API เป็นหนึ่งในวิธีการแยกคำหลักที่ใช้มากที่สุดในวิทยาศาสตร์ข้อมูล สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูบทช่วยสอนออนไลน์บนหน้าเว็บ เช่น GitHub

โดยทั่วไปแล้วตัวแยกคำหลักจะใช้การผสมผสานของเทคนิคจากการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อระบุและแยกคำหลัก

เมื่อต้องประเมินประสิทธิภาพของตัวแยกคำหลัก ให้ใช้เมตริกมาตรฐานบางอย่างในการเรียนรู้ของเครื่อง เมตริกดังกล่าว ได้แก่ ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1

ตัวอย่างของ API สำหรับการดึงคีย์เวิร์ดคือ Textrazor Textrazor API สามารถเข้าถึงได้โดยใช้ภาษาคอมพิวเตอร์ที่หลากหลาย รวมถึง Python, Java, PHP และอื่นๆ

ไม่ คำหยุดและคำหลักไม่เหมือนกัน คำหยุดเป็นคำทั่วไปที่ลบออกจากข้อมูลข้อความเพื่อลดเสียงรบกวน คำหลักคือคำหรือวลีเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อที่วิเคราะห์ คำหลักใช้เพื่อระบุธีมหรือแนวคิดหลักในข้อความ คำหยุดบางคำในภาษาอังกฤษคือ “the” และ “a”

RAKE คืออะไร?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) เป็นอัลกอริธึมการแยกคำหลัก มีประสิทธิภาพอย่างกว้างขวางในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และแอปพลิเคชันการขุดข้อความ เป็นอัลกอริธึมที่ไม่มีการควบคุมที่ง่ายและมีประสิทธิภาพซึ่งสามารถระบุและแยกคำหลักและวลีที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากเอกสารเดียว

YAKE คืออะไร?

YAKE (อีกหนึ่งตัวแยกคำหลัก) เป็นแพ็คเกจ Python สำหรับการแยกคำหลักอัตโนมัติ เป็นแพ็คเกจโอเพ่นซอร์สที่ใช้วิธีการทางสถิติเพื่อระบุและแยกคำหลักที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากข้อความที่กำหนด

BERT-Embedding คืออะไร?

การฝัง BERT (การแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers) เป็นรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่พัฒนาโดย Google มันขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมของ Transformer นอกจากนี้ยังได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมากเพื่อสร้างการฝังคำตามบริบท

การฝัง BERT จะจับความสัมพันธ์ทางบริบทระหว่างคำในประโยคโดยคำนึงถึงคำก่อนและหลังที่ให้คำนั้น กระบวนการนี้เรียกอีกอย่างว่าการฝึกอบรมแบบสองทิศทาง ซึ่งช่วยให้ BERT สร้างการฝังคำคุณภาพสูงที่จับความแตกต่างของภาษาได้ สิ่งนี้ช่วยในการแสดงความหมายของประโยคได้ดีขึ้น