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Buscar palabras en el texto
Tengo un enorme conjunto de palabras clave. Dado un texto, quiero poder reconocer sólo las palabras que aparecen en la lista de palabras clave e ignorar todas las demás. ¿Cuál es la mejor manera de hacerlo?
El algoritmo Aho-Corasick es un algoritmo rápido para reconocer un conjunto de cadenas de patrones en una cadena de origen más grande. Es empleado por varias utilidades de búsqueda, junto con muchos programas antivirus, ya que se ejecuta en el tiempo O(m + n + z), donde n es el tamaño total de todas las cadenas de patrones que está tratando de coincidir, m es la longitud de la cadena a buscar, y z es el número total de coincidencias. Además, si sabe de antemano qué cadenas está buscando, puede hacer el trabajo O(n) fuera de línea y reducir el tiempo de búsqueda a O(m + z).
Tenga en cuenta que algunos motores de expresiones regulares (el de Perl en cualquier versión reciente de Perl, por ejemplo) son lo suficientemente inteligentes como para construir automáticamente una triada y tratar de hacerla coincidir. Por lo tanto, hay una buena posibilidad de que usted pueda simplemente unir sus palabras con tuberías, y lanzarlo a un motor de expresión regular y obtener un buen rendimiento.
Extracción de palabras clave en alemán
Las palabras clave son tus mejores amigas cuando se trata de marketing por mensajes de texto. Son la columna vertebral de nuestra plataforma de SMS, permitiéndote llegar a tu audiencia de forma segura y sencilla. Desde la activación de las inscripciones hasta la organización de tus campañas de mensajes salientes, las palabras clave son una herramienta sólida para poner en marcha tu marketing por mensajes de texto. Consulta los siguientes casos de uso para obtener una introducción al uso de las palabras clave.
En primer lugar, las palabras clave se utilizan como método de suscripción a tu lista de SMS. Cuando la gente ve su palabra clave en su sitio web, página de medios sociales, o en cualquier otro lugar que usted promueva, pueden simplemente escribir esa palabra en el código largo de los mensajes de texto de grupo para recibir mensajes de su lista a partir de ese momento. Esto se llama “optar por”. También puede conectar su palabra clave a un grupo para organizarlo todo, de modo que los mensajes se dirijan a grupos específicos de su audiencia.
Cada palabra clave que cree viene con subpalabras ilimitadas y gratuitas. Se trata de palabras o caracteres adicionales que puede añadir a su palabra clave existente para organizar aún más la comunicación. Por ejemplo, digamos que tienes una cafetería llamada Noms Cafe y has creado la palabra clave “NOMS”. Si un cliente envía un mensaje de texto de NOMS a nuestro código largo, estará inscrito para recibir sus mensajes; sin embargo, también puede crear “NOMS NUEVA YORK” o “NOMS CHICAGO” para dirigir sus mensajes a personas de determinadas localidades o de cualquier otra forma que desee dividir su lista. Las subpalabras clave facilitan el envío del mensaje correcto a la audiencia adecuada.
Generador de textos a palabras clave
La idea, tal y como explican Egbert y Biber (2019), es ayudar en el estudio no de textos individuales sino de subcorpus de texto. Argumentan que las palabras clave de dispersión textual son más representativas del subcorpus en su conjunto.
En el caso de las visualizaciones de palabras clave de dispersión textual, la columna Freq. (como antes) muestra la frecuencia de tokens de cada palabra clave. La columna % indica ahora el porcentaje de textos en los que se encontró la palabra clave (aquí un total de 24). La columna Textos es como antes. La columna RC % muestra el porcentaje del número de textos en los que se encontró cada KW.
Extracción de palabras clave
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”];