Як генерувати ключові слова з тексту?

Навіщо витягувати ключові слова з тексту?

Виділення ключових слів і фраз з тексту корисно з кількох причин:

1. Пошукова оптимізація (SEO): Якщо у вас є веб-сайт або блог, використання релевантних ключових слів у вашому контенті допоможе підвищити рейтинг у пошукових системах і полегшить людям пошук вашого контенту. Крім того, частота слів має значення для SEO. Кількість ключових слів у тексті впливає на доступність тексту.
2. Аналіз даних: Вилучення ключових слів з тексту допомагає виявити спільні теми або теми у великому наборі даних. Це корисно для маркетингових досліджень , аналізу настроїв та інших видів аналізу даних.
3. Категоризація контенту: Виділяючи ключові слова з тексту, ви можете ефективніше категоризувати та організовувати свій контент. Це полегшує пошук і вилучення певної інформації, а також допомагає виявити прогалини або надлишки у вашому контенті.
4. Аналіз та узагальнення тексту: Виділення ключових слів також використовується для узагальнення основних положень або тем фрагмента тексту. Це корисно для швидкого розуміння змісту документа чи статті або для створення анотації чи резюме довшого тексту.

Що таке вилучення ключових слів?

Виділення ключових слів – це метод обробки природної мови (NLP), який використовується для автоматичного визначення та вилучення найбільш важливих і релевантних слів і фраз з текстового документа. Витягнуті ключові слова допомагають узагальнити документ, класифікувати його або покращити його пошукову придатність.

Алгоритми вилучення ключових слів зазвичай використовують статистичні та семантичні методи для визначення найбільш релевантних слів і фраз. Деякі популярні алгоритми включають TextRank , TF-IDF та LSA .

Що таке TextRank?

TextRank – це графовий алгоритм, який визначає найважливіші слова та фрази в документі. Він працює на основі їхнього входження в текст разом з іншими словами та фразами. Алгоритм працює, створюючи граф, де кожна вершина представляє слово або фразу. Ребра між вершинами відображають їхню спільну присутність. Потім визначаються найважливіші вузли за допомогою обчислень, подібних до PageRank.

Що таке TF-IDF?

TF-IDF (термін частота, обернена до частоти документа) – це статистичний алгоритм, який визначає найважливіші слова в документі на основі їхньої частоти та рідкісності в документі та в корпусі документів. Алгоритм працює, присвоюючи вагу кожному слову в документі на основі його частоти та зворотної частоти документа.

Що таке LSA?

LSA (латентний семантичний аналіз) – це семантичний алгоритм, який визначає найважливіші слова і фрази в документі на основі їхніх прихованих семантичних зв’язків з іншими словами і фразами в тексті. Алгоритм працює, створюючи матрицю входження слів у документі, а потім використовуючи декомпозицію сингулярних значень (SVD) для виявлення найбільш значущих прихованих семантичних зв’язків.

Видобування ключових слів корисне для різних застосувань, таких як узагальнення тексту, пошук інформації, категоризація тексту та пошукова оптимізація.

Як автоматично генерувати ключові слова?

Щоб автоматично генерувати ключові слова з тексту, використовуйте різні інструменти та методи обробки природної мови (NLP). Ось кілька кроків, яких слід дотримуватися:

1. Використовуйте інструмент НЛП, щоб виокремити найчастіші слова та фрази з тексту. У багатьох мовах програмування є бібліотеки для цього, наприклад, NLTK і spaCy в Python.
2. Застосовуйте теги за частинами мови, щоб відфільтрувати нерелевантні слова, такі як артиклі, прийменники та займенники.
3. Використовуйте алгоритм вилучення ключових слів, такий як TextRank, TF-IDF або LSA, щоб визначити найбільш важливі та релевантні ключові слова в тексті. Ці алгоритми зазвичай використовують статистичний і семантичний аналіз для визначення ключових слів.
4. Встановіть поріг, щоб відфільтрувати занадто поширені або рідкісні ключові слова. Це робиться на основі частоти вживання ключового слова в тексті або на основі частоти вживання ключового слова в документі в корпусі текстів.
5. Організуйте витягнуті ключові слова в групи або кластери на основі їхньої семантичної схожості або тематики.
6. Нарешті, перегляньте згенеровані ключові слова, щоб переконатися, що вони є релевантними та значущими для тексту.

Що таке екстрактори ключових слів?

Екстрактори ключових слів – це комп’ютерні програми або алгоритми, які працюють для автоматичного визначення та вилучення найбільш релевантних і значущих слів або фраз зі структурованого або неструктурованого тексту. Витягнуті ключові слова корисні для різних цілей. Ці ключові слова корисні для пошуку інформації, класифікації текстів і пошукової оптимізації (SEO). Існують також деякі інструменти вилучення на основі API. Це один з найпоширеніших методів вилучення ключових слів у науці про дані. Для отримання додаткової інформації перегляньте онлайн-уроки на таких веб-сторінках, як GitHub .

Програми для вилучення ключових слів зазвичай використовують комбінацію методів обробки природної мови (NLP), машинного навчання та статистичного аналізу для визначення та вилучення ключових слів.

Коли справа доходить до оцінки ефективності роботи екстракторів ключових слів, використовуйте деякі стандартні метрики в машинному навчанні. Такими метриками є точність, влучність, пригадування та оцінка F1.

Прикладом API для вилучення ключових слів є Textrazor. API Textrazor доступний за допомогою різних комп’ютерних мов, включаючи Python, Java, PHP та інші.

Ні, стоп-слова та ключові слова – це не одне й те саме. Стоп-слова – це звичайні слова, які видаляються з текстових даних для зменшення шуму. Ключові слова – це конкретні слова або фрази, які мають відношення до аналізованої теми. Ключові слова використовуються для визначення основних тем або понять у тексті. Деякі з стоп-слів в англійській мові – це “the” та “a”.

Що таке RAKE?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction – швидке автоматичне вилучення ключових слів) – це алгоритм вилучення ключових слів. Він широко ефективний в обробці природної мови (NLP) і в додатках для видобутку тексту. Це простий і ефективний неконтрольований алгоритм, який здатний визначати і витягувати найбільш релевантні ключові слова і фрази з одного документа.

Що таке YAKE?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) – пакет Python для автоматичного видобування ключових слів. Це пакет з відкритим вихідним кодом, який використовує статистичний підхід для визначення та вилучення найбільш релевантних ключових слів із заданого тексту.

Що таке BERT-вбудовування?

Вбудовування BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – це попередньо навчена модель глибокого навчання для обробки природної мови (NLP), розроблена компанією Google. В його основі лежить архітектура Transformer. Крім того, він навчається на великій кількості текстових даних, щоб генерувати контекстно-залежні вставки слів.

Вбудовування BERT фіксує контекстні зв’язки між словами в реченні, беручи до уваги слова до і після даного слова. Цей процес також відомий як двонаправлене навчання. Це дозволяє BERT генерувати високоякісні вставки слів, які передають нюанси мови. Це допомагає краще зрозуміти зміст речення.