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

Stopwords และ Keywords เหมือนกันหรือไม่?

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

วิธีการแยกคำหลักมีอะไรบ้าง?

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

คำถามที่พบบ่อย