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Extracción de palabras clave en python
La comprensión consiste principalmente en operaciones de procesamiento de texto: limpieza del texto, etiquetado de partes del habla (POS), etiquetado de palabras especiales, lematización y, por último, extracción de palabras clave.
Figura 1. Emil, el robot profesor. Esto es lo que se necesita para construir uno: una interfaz de usuario para la pregunta y la respuesta, procesamiento de texto para analizar la pregunta, un modelo de aprendizaje automático para encontrar los recursos adecuados y, opcionalmente, un mecanismo de retroalimentación.
Las palabras clave se utilizan habitualmente para muchos fines, como la recuperación de documentos durante una búsqueda en la web o el resumen de documentos para su indexación. Las palabras clave son las unidades más pequeñas que pueden resumir el contenido de un documento y suelen utilizarse para localizar la información más relevante de un texto.
Los métodos de extracción automática de palabras clave están muy extendidos en los sistemas de recuperación de información (IR), las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP), la optimización de motores de búsqueda (SEO) y la minería de textos. La idea es reducir el conjunto de palabras de representación de un texto a partir de la lista completa de palabras, es decir, la que resulta de la técnica de la Bolsa de Palabras, a un puñado de palabras clave. La ventaja es clara. Si las palabras clave se eligen con cuidado, la dimensionalidad de la representación del texto se reduce drásticamente, mientras que el contenido de la información no lo hace.
Extraer palabras clave de la url
Las frases clave, los términos clave, los segmentos clave o simplemente las palabras clave son la terminología que se utiliza para definir los términos que representan la información más relevante contenida en el documento. Aunque la terminología es diferente, la función es la misma: caracterizar el tema tratado en un documento. La tarea de extracción de palabras clave es un problema importante en la minería de textos, la extracción de información, la recuperación de información y el procesamiento del lenguaje natural (PLN)[3].
Los métodos para la extracción automática de palabras clave pueden ser supervisados, semisupervisados o no supervisados[4][5] Los métodos no supervisados pueden dividirse a su vez en estadísticos simples, lingüísticos o basados en grafos, o en métodos de conjunto que combinan algunos o la mayoría de estos métodos. [6]
Analizador de palabras clave de texto
En este artículo presentamos YAKE!, un novedoso sistema basado en características para la extracción de palabras clave multilingües a partir de documentos individuales, que admite textos de diferentes tamaños, dominios o idiomas. A diferencia de la mayoría de los sistemas, YAKE! no se basa en diccionarios o tesauros, ni se entrena con ningún corpus. En su lugar, seguimos un enfoque no supervisado que se basa en características extraídas del texto, lo que lo hace aplicable a documentos escritos en muchos idiomas diferentes sin necesidad de conocimientos externos. Esto puede ser beneficioso para un gran número de tareas y una plétora de situaciones en las que el acceso a los 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 (IBM NLU) y Rake. La demo de YAKE! está disponible en http://bit.ly/YakeDemoECIR2018. Una implementación en python de YAKE! también está disponible en el repositorio PyPi (https://pypi.python.org/pypi/yake/).
Extracción de palabras clave Huggingface
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 propiciado 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 de palabras clave multilingües, 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.