Cách tạo từ khóa từ văn bản?

Tại sao bạn nên trích xuất từ khóa từ một văn bản?

Trích xuất từ khóa và cụm từ khóa từ văn bản rất hữu ích vì một số lý do:

1. Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO): Nếu bạn có một trang web hoặc blog, việc sử dụng các từ khóa có liên quan trong nội dung của bạn sẽ giúp cải thiện thứ hạng của công cụ tìm kiếm và giúp mọi người tìm thấy nội dung của bạn dễ dàng hơn. Ngoài ra, tần số từ quan trọng đối với SEO. Số lượng từ khóa trong một văn bản ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận của văn bản.
2. Phân tích dữ liệu: Trích xuất các từ khóa từ một văn bản giúp bạn xác định các chủ đề hoặc chủ đề phổ biến trong tập dữ liệu lớn. Điều này hữu ích cho nghiên cứu thị trường , phân tích tình cảm và các loại phân tích dữ liệu khác.
3. Phân loại nội dung: Bằng cách trích xuất từ khóa từ văn bản, phân loại và sắp xếp nội dung của bạn hiệu quả hơn. Điều này giúp bạn tìm và truy xuất các mẩu thông tin cụ thể dễ dàng hơn, đồng thời giúp bạn xác định các khoảng trống hoặc phần dư thừa trong nội dung của mình.
4. Phân tích và tóm tắt văn bản: Trích xuất từ khóa cũng được sử dụng để tóm tắt các điểm hoặc chủ đề chính của một đoạn văn bản. Điều này hữu ích để hiểu nhanh nội dung của một tài liệu hoặc bài báo hoặc để tạo một bản tóm tắt hoặc tóm tắt của một đoạn văn bản dài hơn.

Khai thác từ khóa là gì?

Trích xuất từ khóa là một kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được sử dụng để tự động xác định và trích xuất các từ và cụm từ quan trọng và có liên quan nhất từ tài liệu văn bản. Các từ khóa được trích xuất rất hữu ích cho việc tóm tắt tài liệu, phân loại tài liệu hoặc cải thiện khả năng tìm kiếm của tài liệu.

Các thuật toán trích xuất từ khóa thường sử dụng các kỹ thuật thống kê và ngữ nghĩa để xác định các từ và cụm từ có liên quan nhất. Một số thuật toán phổ biến bao gồm TextRank , TF-IDF và LSA .

TextRank là gì?

TextRank là một thuật toán dựa trên biểu đồ xác định các từ và cụm từ quan trọng nhất trong tài liệu. Nó hoạt động dựa trên sự xuất hiện đồng thời của chúng với các từ và cụm từ khác trong văn bản. Thuật toán hoạt động bằng cách tạo một biểu đồ trong đó mỗi nút đại diện cho một từ hoặc cụm từ. Các cạnh giữa các nút đại diện cho sự xuất hiện của chúng. Sau đó, các nút quan trọng nhất được xác định bằng cách sử dụng các phép tính giống như Xếp hạng Trang.

TF-IDF là gì?

TF-IDF (thuật ngữ tần suất tài liệu nghịch đảo tần số) là một thuật toán thống kê xác định các từ quan trọng nhất trong tài liệu dựa trên tần suất và độ hiếm của chúng trong tài liệu và trong kho tài liệu. Thuật toán hoạt động bằng cách gán trọng số cho mỗi từ trong tài liệu dựa trên tần suất và tần suất tài liệu nghịch đảo của từ đó.

LSA là gì?

LSA (phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn) là một thuật toán ngữ nghĩa xác định các từ và cụm từ quan trọng nhất trong tài liệu dựa trên mối quan hệ ngữ nghĩa tiềm ẩn của chúng với các từ và cụm từ khác trong văn bản. Thuật toán hoạt động bằng cách tạo một ma trận về sự xuất hiện đồng thời của các từ trong tài liệu, sau đó sử dụng phân tách giá trị số ít (SVD) để xác định các mối quan hệ ngữ nghĩa tiềm ẩn quan trọng nhất.

Trích xuất từ khóa rất hữu ích cho các ứng dụng khác nhau như tóm tắt văn bản, truy xuất thông tin, phân loại văn bản và tối ưu hóa công cụ tìm kiếm.

Làm cách nào để tạo từ khóa tự động?

Để tự động tạo từ khóa từ văn bản, hãy sử dụng các công cụ và kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) khác nhau. Dưới đây là một số bước để làm theo:

1. Sử dụng công cụ NLP để trích xuất các từ và cụm từ thường xuyên nhất từ văn bản. Nhiều ngôn ngữ lập trình có thư viện cho việc này, chẳng hạn như NLTK của Python và spaCy.
2. Áp dụng gắn thẻ một phần của bài phát biểu để lọc ra những từ không liên quan như mạo từ, giới từ và đại từ.
3. Sử dụng thuật toán trích xuất từ khóa chẳng hạn như TextRank, TF-IDF hoặc LSA để xác định các từ khóa quan trọng và có liên quan nhất trong văn bản. Các thuật toán này thường sử dụng phân tích thống kê và ngữ nghĩa để xác định từ khóa.
4. Đặt ngưỡng để lọc ra các từ khóa quá phổ biến hoặc hiếm gặp. Điều này được thực hiện dựa trên tần suất xuất hiện của từ khóa trong văn bản hoặc dựa trên tần suất tài liệu của từ khóa trong một kho văn bản.
5. Sắp xếp các từ khóa được trích xuất thành các nhóm hoặc cụm dựa trên sự tương đồng về ngữ nghĩa hoặc chủ đề của chúng.
6. Cuối cùng, xem lại các từ khóa đã tạo để đảm bảo chúng có liên quan và có ý nghĩa đối với văn bản.

Trình trích xuất từ khóa là gì?

Trình trích xuất từ khóa là các chương trình hoặc thuật toán máy tính hoạt động để tự động xác định và trích xuất các từ hoặc cụm từ quan trọng và có liên quan nhất từ một văn bản có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Các từ khóa được trích xuất hữu ích cho nhiều mục đích khác nhau. Những từ khóa này hữu ích cho việc truy xuất thông tin, phân loại văn bản và tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO). Ngoài ra còn có một số công cụ khai thác dựa trên API. Đây là một trong những phương pháp trích xuất từ khóa được sử dụng nhiều nhất trong khoa học dữ liệu. Để biết thêm thông tin, hãy xem hướng dẫn trực tuyến trên các trang web như GitHub .

Công cụ trích xuất từ khóa thường sử dụng kết hợp các kỹ thuật từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), máy học và phân tích thống kê để xác định và trích xuất từ khóa.

Khi nói đến việc đánh giá hiệu suất của trình trích xuất từ khóa, hãy sử dụng một số chỉ số tiêu chuẩn trong học máy. Các số liệu như vậy là độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1.

Một ví dụ về API để trích xuất từ khóa là Textrazor. Có thể truy cập API Textrazor bằng nhiều ngôn ngữ máy tính, bao gồm Python, Java, PHP và các ngôn ngữ khác.

Từ khóa và từ khóa có giống nhau không?

Không, từ dừng và từ khóa không giống nhau. Từ dừng là những từ phổ biến được xóa khỏi dữ liệu văn bản để giảm tiếng ồn. Từ khóa là những từ hoặc cụm từ cụ thể có liên quan đến chủ đề được phân tích. Từ khóa được sử dụng để xác định các chủ đề hoặc khái niệm chính trong một đoạn văn bản. Một số từ dừng trong tiếng Anh là “the” và “a”.

Một số Phương pháp Trích xuất Từ khóa là gì?

RAKE là gì?

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) là thuật toán trích xuất từ khóa. Nó có hiệu quả rộng rãi trong các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai thác văn bản. Đó là một thuật toán không giám sát đơn giản và hiệu quả, có khả năng xác định và trích xuất các từ khóa và cụm từ có liên quan nhất từ một tài liệu.

YAKE là gì?

YAKE (Yet Another Keyword Extractor) là gói Python để trích xuất từ khóa tự động. Đây là một gói mã nguồn mở sử dụng phương pháp thống kê để xác định và trích xuất các từ khóa phù hợp nhất từ một văn bản nhất định.

BERT-Embedding là gì?

Nhúng BERT (Đại diện bộ mã hóa hai chiều từ Transformers) là một mô hình học sâu được đào tạo trước để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) do Google phát triển. Nó dựa trên kiến trúc Transformer. Ngoài ra, nó được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản để tạo các từ nhúng nhận biết ngữ cảnh.

BERT nhúng nắm bắt các mối quan hệ theo ngữ cảnh giữa các từ trong câu bằng cách tính đến các từ trước và sau từ đã cho. Quá trình này còn được gọi là đào tạo hai chiều. Điều này cho phép BERT tạo ra các từ nhúng chất lượng cao nắm bắt được các sắc thái của ngôn ngữ. Điều này giúp cung cấp một đại diện tốt hơn về ý nghĩa của một câu.

Các câu hỏi thường gặp