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Extracción de palabras clave en texto corto
La investigación de palabras clave es el proceso de encontrar y analizar los términos de búsqueda que la gente introduce en los motores de búsqueda con el objetivo de utilizar esos datos para un propósito específico, a menudo para la optimización de motores de búsqueda (SEO) o el marketing general. La investigación de palabras clave puede revelar consultas a las que dirigirse, la popularidad de estas consultas, su dificultad de clasificación y mucho más.
Las personas utilizan las palabras clave para encontrar soluciones cuando realizan investigaciones en línea. Por lo tanto, si su contenido tiene éxito en ponerse en frente de nuestra audiencia cuando realizan búsquedas, usted puede ganar más tráfico. Por lo tanto, debe dirigirse a esas búsquedas.
Además, en la metodología inbound, no creamos contenido en torno a lo que queremos decir a la gente; deberíamos crear contenido en torno a lo que la gente quiere descubrir. En otras palabras, nuestra audiencia viene a nosotros.
Si tu empresa tiene contenido que otros profesionales de la empresa están buscando, puedes satisfacer esa necesidad y proporcionarles una llamada a la acción que les lleve al viaje del comprador desde la fase de concienciación hasta el punto de compra.
Extracción de palabras clave en alemán
Las palabras clave desempeñan un papel importante cuando se lee un texto largo para entender el tema y el contexto del mismo. Los motores de búsqueda también analizan las palabras clave de un artículo antes de indexarlo. En este artículo, le mostraré cómo extraer palabras clave utilizando Python.
Bueno, también podemos entrenar un modelo de aprendizaje automático que extraiga las palabras clave, pero aquí sólo voy a guiarte sobre cómo usar una biblioteca de Python para esta tarea para que incluso los principiantes puedan entender cómo funciona la extracción de palabras clave antes de entrenar un modelo de aprendizaje automático.
Hay muchas bibliotecas de Python para la tarea de extraer palabras clave, las mejores son spaCy, Rake-Nltk, YAKE. En este tutorial, voy a utilizar el Rake-NLTK ya que es amigable para los principiantes y fácil de instalar. Usted puede instalar fácilmente mediante el comando pip; pip install rake-nltk.
El proceso de extracción de palabras clave nos ayuda a identificar la importancia de las palabras en un texto. Esta tarea también puede utilizarse para el modelado de temas. Es muy útil extraer palabras clave para indexar los artículos en la web, de modo que las personas que busquen las palabras clave puedan obtener los mejores artículos para leer.
Spacy keyword extraction python
La extracción de palabras clave de los textos se ha convertido en un reto para las personas y las organizaciones a medida que la información crece en complejidad y tamaño. La necesidad de automatizar esta tarea para poder procesar los textos de forma oportuna y adecuada ha llevado a la aparición de herramientas de extracción automática de palabras clave. A pesar de los avances, existe una clara carencia de herramientas multilingües en línea para la extracción automática de palabras clave de documentos individuales. En este artículo presentamos Yake!, un novedoso sistema basado en características para la extracción multilingüe de palabras clave, que admite textos de diferentes tamaños, dominios o idiomas. A diferencia de la mayoría de los sistemas, Yake! no se basa en diccionarios ni tesauros, ni se entrena con ningún corpus. En su lugar, seguimos un enfoque no supervisado que se basa en características extraídas del texto, por lo que es aplicable a documentos escritos en diferentes idiomas sin necesidad de conocimientos adicionales. Esto puede ser beneficioso para un gran número de tareas y una plétora de situaciones en las que el acceso a corpus de entrenamiento es limitado o restringido. En esta demostración, ofrecemos una sesión interactiva y fácil de usar, en la que los usuarios, tanto del mundo académico como de la industria, pueden probar nuestro sistema, ya sea utilizando un documento de muestra o introduciendo su propio texto. Como complemento, comparamos nuestras palabras clave extraídas con el resultado producido por el sistema IBM Natural Language Understanding y Rake. Esto permitirá a los usuarios comprender las diferencias entre los tres enfoques.
Analizador de palabras clave de texto
Si una palabra clave contiene varias palabras, el iésimo elemento de la matriz de cadenas corresponde a la iésima palabra de la palabra clave. Si la palabra clave tiene menos palabras que la palabra clave más larga, las entradas restantes de la matriz de cadenas son la cadena vacía “”.Para facilitar la lectura, transforme las palabras clave de varias palabras en una sola cadena utilizando las funciones join y strip.if size(tbl.Keyword,2) > 1
Especifique las etiquetas de parte del discursoNote que en las palabras clave extraídas anteriormente, la función no considera la palabra “importación” como una palabra clave. Esto se debe a que el algoritmo de extracción de palabras clave de TextRank, por defecto, utiliza tokens con las etiquetas de parte del habla “sustantivo”, “nombre propio” y “adjetivo” como palabras clave candidatas. Como la palabra “importar” es un verbo, el algoritmo no la considera como palabra clave candidata. Del mismo modo, el algoritmo no considera el adverbio “fácilmente” como palabra clave candidata.Para especificar qué etiquetas de parte del habla se deben utilizar para identificar las palabras clave candidatas, utilice la opción ‘PartOfSpeech’.Extraiga las palabras clave del mismo texto que antes y especifique también las etiquetas de parte del habla “adverbio” y “verbo”.newTags = [“adverbio” “verbo”];