Metinden Anahtar Kelimeler Nasıl Oluşturulur?

Bir Metinden Neden Anahtar Kelimeler Çıkarmalısınız?

Bir metinden anahtar kelime ve anahtar kelime öbeği çıkarmak çeşitli nedenlerle faydalıdır:

1. Arama motoru optimizasyonu (SEO): Bir web siteniz veya blogunuz varsa, içeriğinizde alakalı anahtar kelimeler kullanmak arama motoru sıralamanızı iyileştirmeye yardımcı olur ve insanların içeriğinizi bulmasını kolaylaştırır. Ayrıca, kelime sıklığı SEO için önemlidir. Bir metindeki anahtar kelime sayısı metnin erişilebilirliğini etkiler.
2. Veri analizi: Bir metinden anahtar kelimeleri çıkarmak, büyük bir veri kümesindeki ortak temaları veya konuları belirlemenize yardımcı olur. Bu, pazar araştırması , duyarlılık analizi ve diğer veri analizi türleri için kullanışlıdır.
3. İçerik kategorizasyonu: Metinden anahtar kelimeleri çıkararak içeriğinizi daha etkili bir şekilde kategorize edin ve düzenleyin. Bu, belirli bilgi parçalarını bulmayı ve geri getirmeyi kolaylaştırır ve ayrıca içeriğinizdeki boşlukları veya fazlalıkları belirlemenize yardımcı olur.
4. Metin analizi ve özetleme: Anahtar kelimelerin çıkarılması, bir metnin ana noktalarını veya temalarını özetlemek için de kullanılır. Bu, bir belgenin veya makalenin içeriğini hızlı bir şekilde anlamak veya daha uzun bir yazının özetini veya özetini oluşturmak için kullanışlıdır.

Anahtar Kelime Çıkarma Nedir?

Anahtar kelime çıkarma, bir metin belgesinden en önemli ve ilgili kelimeleri ve kelime öbeklerini otomatik olarak tanımlamak ve çıkarmak için kullanılan bir doğal dil işleme (NLP) tekniğidir. Çıkarılan anahtar kelimeler belgeyi özetlemek, kategorize etmek veya aranabilirliğini artırmak için yardımcı olur.

Anahtar kelime çıkarma algoritmaları genellikle en alakalı kelime ve kelime gruplarını belirlemek için istatistiksel ve semantik teknikler kullanır. Bazı popüler algoritmalar arasında TextRank , TF-IDF ve LSA bulunmaktadır.

TextRank nedir?

TextRank , bir belgedeki en önemli kelimeleri ve ifadeleri tanımlayan grafik tabanlı bir algoritmadır. Metindeki diğer kelime ve kelime gruplarıyla birlikte bulunmalarına göre çalışır. Algoritma, her düğümün bir kelimeyi veya ifadeyi temsil ettiği bir grafik oluşturarak çalışır. Düğümler arasındaki kenarlar birlikte oluşlarını temsil eder. En önemli düğümler daha sonra PageRank benzeri hesaplamalar kullanılarak belirlenir.

TF-IDF nedir?

TF-IDF (terim sıklığı-ters belge sıklığı), bir belgedeki en önemli kelimeleri, belgedeki ve bir belge derlemindeki sıklıklarına ve nadirliklerine göre tanımlayan istatistiksel bir algoritmadır. Algoritma, belgedeki her kelimeye sıklığına ve ters belge sıklığına göre bir ağırlık atayarak çalışır.

LSA nedir?

LSA (latent semantic analysis), bir belgedeki en önemli kelimeleri ve ifadeleri, metindeki diğer kelimeler ve ifadelerle olan gizli anlamsal ilişkilerine dayanarak tanımlayan anlamsal bir algoritmadır. Algoritma, belgedeki kelimelerin birlikte meydana gelme matrisini oluşturarak ve ardından en önemli gizli anlamsal ilişkileri belirlemek için tekil değer ayrıştırmasını (SVD) kullanarak çalışır.

Anahtar kelime çıkarımı, metin özetleme, bilgi alma, metin kategorizasyonu ve arama motoru optimizasyonu gibi çeşitli uygulamalar için kullanışlıdır.

Anahtar Kelimeler Otomatik Olarak Nasıl Oluşturulur?

Metinden otomatik olarak anahtar kelimeler üretmek için çeşitli doğal dil işleme (NLP) araçları ve teknikleri kullanın. İşte izlemeniz gereken bazı adımlar:

1. Metinden en sık kullanılan sözcük ve ifadeleri çıkarmak için bir NLP aracı kullanın. Python’un NLTK ve spaCy gibi birçok programlama dilinde bunun için kütüphaneler vardır.
2. Artikeller, edatlar ve zamirler gibi ilgili olmayan kelimeleri filtrelemek için konuşma parçası etiketleme uygulayın.
3. Metindeki en önemli ve ilgili anahtar kelimeleri belirlemek için TextRank, TF-IDF veya LSA gibi bir anahtar kelime çıkarma algoritması kullanın. Bu algoritmalar genellikle anahtar kelimeleri belirlemek için istatistiksel ve semantik analizler kullanır.
4. Çok yaygın veya nadir anahtar kelimeleri filtrelemek için bir eşik belirleyin. Bu, anahtar kelimenin metinde geçme sıklığına veya bir metin derleminde anahtar kelimenin belge sıklığına dayalı olarak yapılır.
5. Çıkarılan anahtar kelimeleri anlamsal benzerliklerine veya konularına göre gruplar veya kümeler halinde düzenleyin.
6. Son olarak, metinle alakalı ve anlamlı olduklarından emin olmak için oluşturulan anahtar kelimeleri gözden geçirin.

Anahtar Kelime Çıkarıcılar nedir?

Anahtar kelime çıkarıcılar, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış bir metinden en alakalı ve önemli kelimeleri veya kelime öbeklerini otomatik olarak tanımlamak ve çıkarmak için çalışan bilgisayar programları veya algoritmalardır. Çıkarılan anahtar kelimeler çeşitli amaçlar için kullanışlıdır. Bu anahtar kelimeler bilgi alma, metin sınıflandırma ve arama motoru optimizasyonu (SEO) için kullanışlıdır. Ayrıca bazı API tabanlı çıkarma araçları da bulunmaktadır. Veri biliminde en çok kullanılan anahtar kelime çıkarma yöntemlerinden biridir. Daha fazla bilgi için GitHub gibi web sayfalarındaki çevrimiçi eğitimleri kontrol edin.

Anahtar kelime çıkarıcılar, anahtar kelimeleri belirlemek ve çıkarmak için genellikle doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi ve istatistiksel analiz tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanır.

Anahtar kelime çıkarıcıların performansını değerlendirmek söz konusu olduğunda, makine öğrenimindeki bazı standart metrikleri kullanın. Bu metrikler doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanıdır.

Anahtar kelimeleri ayıklamak için bir API örneği Textrazor’dur. Textrazor API ‘sine Python, Java, PHP ve diğerleri dahil olmak üzere çeşitli bilgisayar dilleri kullanılarak erişilebilir.

Hayır, durak kelimeler ve anahtar kelimeler aynı değildir. Durdurma sözcükleri, gürültüyü azaltmak için metin verilerinden çıkarılan yaygın sözcüklerdir. Anahtar kelimeler, analiz edilen konuyla ilgili belirli kelimeler veya ifadelerdir. Anahtar kelimeler, bir metindeki ana temaları veya kavramları tanımlamak için kullanılır. İngilizce’deki bazı durak kelimeler “the” ve “a “dır.

RAKE nedir?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) bir anahtar kelime çıkarma algoritmasıdır. Doğal dil işleme (NLP) ve metin madenciliği uygulamalarında yaygın olarak etkilidir. Tek bir belgeden en alakalı anahtar kelimeleri ve kelime öbeklerini belirleyip çıkarabilen basit ve etkili bir denetimsiz algoritmadır.

YAKE nedir?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) otomatik anahtar kelime çıkarımı için bir Python paketidir. Belirli bir metinden en alakalı anahtar kelimeleri belirlemek ve çıkarmak için istatistiksel bir yaklaşım kullanan açık kaynaklı bir pakettir.

BERT-Embedding nedir?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) gömme, Google tarafından geliştirilen doğal dil işleme (NLP) için önceden eğitilmiş bir derin öğrenme modelidir. Transformer mimarisine dayanmaktadır. Ayrıca, bağlama duyarlı kelime katıştırmaları oluşturmak için büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir.

BERT gömme, verilen kelimeden önceki ve sonraki kelimeleri dikkate alarak bir cümledeki kelimeler arasındaki bağlamsal ilişkileri yakalar. Bu süreç çift yönlü eğitim olarak da bilinir. Bu, BERT’in dilin nüanslarını yakalayan yüksek kaliteli kelime katıştırmaları oluşturmasına olanak tanır. Bu, bir cümlenin anlamının daha iyi temsil edilmesine yardımcı olur.