Ключевые слова в тексте: как правильно вставить в статью

Ключевые слова в тексте часто сбивают с толку начинающих авторов. Особенно когда их количество зашкаливает. Эта статья появилась на свет благодаря одной из моих читательниц, которая озадачила меня предметным вопросом. На минуту представьте, что Вам нужно написать небольшую статью. Скажем, на 1 страницу А4 ( ~2 тыс. знаков). И все бы ничего, если бы не запросы. Их слишком много для такого ограниченного объема. В качестве эксперимента предположим, что у нас вот такое “локальное” семантическое ядро (перечень ключевых слов).

При этом неважно, пишете Вы статью для себя (своего сайта, блога) или по техническому заданию оптимизатора (вебмастера). Проблема одна: вставить такое количество ключей в столь малый объем текста сложно. Тем более, чтобы все это выглядело естественно, органично, и не было переспама, за который поисковые системы наказывают (или, как говорят seo-специалисты, пессимизируют, накладывают фильтры).

Но это только на первый взгляд. Сейчас я покажу Вам пару хитростей и трюков, благодаря которым ключи можно не считать. Условно, конечно. Чем выше плотность — тем выше риск попадания под фильтры. Поэтому в данной статье мы будем рассматривать крайний, так сказать, академический, случай, который на практике в идеале разбавлять большим объемом информативного текста.

Важный момент: для простоты при демонстрации решения этой задачи я не буду учитывать и подробно описывать тематическое ядро и фактор латентно-семантического индексирования (LSI-фактор). Подробнее о них можно узнать из этого видеоурока.

Итого. Перед нами стоит задача: написать текст заданного объема и вставить ключевые слова из массивного технического задания оптимизатора. Давайте решим ее вместе и по шагам.

Шаг 1: определяем намерение (интент) пользователя и тип текста

Первым делом нужно посмотреть на ключи, определить целевую аудиторию (для кого пишем текст) и выбрать тип статьи. 99% авторов выбирают описательный материал в стиле а-ля “Ландшафтный дизайн для частного дома”. В худшем случае — просто делают рерайт публикаций из интернета. Но мы пойдем другим, более грамотным, путем.

Рассуждаем логически. У нас ключи связаны с визуальным направлением. Аудитория – владельцы частных домов с небольшими участками. С высокой долей вероятности интент пользователя, или причина, по которой человек вводит ключевые слова, – увидеть примеры ландшафтного дизайна, которые можно воссоздать у себя на участке 6-10 соток своими силами. Вот почему в качестве типа статьи я выберу формат ТОП-N с небольшой теоретической вставкой о стилях.

Шаг 2: группируем ключевые слова

Когда я определил целевую аудиторию и ее интент, я группирую ключевые слова, чтобы определиться с будущей структурой текста.

Всего у меня получилось четыре группы запросов:

1. Основной запрос, который пойдет в заголовок статьи, лид и Title.
2. Общие запросы, так сказать, технические ключевые слова, которые я равномерно вставлю в материал.
3. Один предметный запрос, который я использую в подзаголовке, тем самым повысив его вес.
4. Дополнительные ключевые слова, которые обязательно нужно визуализировать.

Как только группировка завершена, переходим к подготовке тезисов будущей статьи.

Шаг 3: составляем тезисы для структуры текста

Если правильно сгруппировать ключи, структура начинает вырисовываться сама собой. Ее только нужно немного оформить и «причесать». Я выбрал вот такой незамысловатый вариант.

1. Заголовок, который включает основной запрос.
2. Лид, проблемный абзац, в котором я озвучиваю проблему целевой аудитории и обещаю показать изящное решение.
3. Теоретическая вставка о стилях ландшафтного дизайна, актуального для целевой аудитории.
4. Примеры ландшафтного дизайна на базе тех ключевых слов, которые нам нужно визуализировать.

• С розами
• С хвойником
• С миксбордерами
• С галькой
• С чем-нибудь еще, чтобы получилось 5 пунктов

Шаг 4: собираем и анализируем необходимую информацию

В статье, которую я хочу написать, мне нужно рассказать читателю о стилях ландшафтного дизайна и показать наглядные примеры. В стилях я ни в зуб ногой, и своих примеров у меня, естественно, нет. Я же копирайтер, а не ландшафтный дизайнер. Поэтому на этом этапе моя задача собрать и обработать недостающую информацию, которую затем можно использовать в тексте.

Этот шаг потребует дополнительных телодвижений и усилий, но и окупится сторицей: я смогу создать мало того что уникальный материал, так его еще будет интересно читать.

Шаг 5: Пишем текст

Ключи есть. Информация есть. Структура есть. Написать статью теперь – дело техники. Более того, на базе этих исходных данных я могу создать огромное множество уникальных текстов. Словом, здесь мы просто идем по пунктам структуры, вставляя ключевые слова органично в тех местах, где они подходят. Если нет, то не вставляем пока вообще. Наша главная задача – получить хороший материал для читателя, т.к. от этого зависят поведенческие факторы. Для роботов адаптируем чуть позже, если будет нужно. В самом конце.

Для большего удобства процесс написания текста и вставки ключевых слов я разобью на несколько этапов в соответствии со структурой. Грубо говоря, каждый функциональный блок или их связка — это этап. Используемые запросы из семантического ядра я буду отмечать красным цветом.

Этап №1: заголовок и первый абзац

Как я уже говорил, в заголовке я использую ключевое слово, но при этом добавляю еще изюминку материала — обещание закрыть интерес пользователя и дать то, что он ищет. Например, так.

Обратите внимание: в заголовке я использовал различные комбинации ключевых слов, но так, чтобы основной запрос имел прямое вхождение (т.е. использовался в точности так, как написано в техническом задании).

Первый абзац (лид) я также начинаю с ключевого запроса, чтобы показать поисковым системам его значимость. Обратите также внимание, что в самой сложной формулировке технического задания от копирайтера могут требовать все запросы использовать в прямом вхождении. И здесь нужно сделать одну оговорку.

ОЧЕНЬ, ОЧЕНЬ, ОЧЕНЬ ВАЖНЫЙ МОМЕНТ

Я использую в этом примере все запросы в прямом вхождении и в рамках ограниченного объема исключительно в демонстративных целях решения сложной задачи. В реальных условиях, если Вы встречаете такие требования, — с Вас спроса не будет. Что требуют — то и получают. Но для своего сайта я настоятельно НЕ рекомендую использовать сплошные прямые формы ключевых слов в таком количестве, особенно если это касается коммерческих запросов а-ля «Купить бензопилу в Москве», потому что это прямой и быстрый путь попадания под фильтры поисковых систем. Это чтобы не было претензий, дескать, Шардаков рекомендует написать спамный текст. Совет: в любой ситуации старайтесь исходить из здравого смысла.

И еще несколько полезных рекомендаций от моего друга, SEO-специалиста, Антона Шабана:

1. Вписывать прямые вхождения в большом количестве сейчас опасно. Их стоит вписать только тогда, когда слова из фразы разделять будет не очень уместно.
2. Во всех остальных случаях ничего не случится, если слова переставить местами, склонять их либо вообще использовать просто в одном пассаже (делать непрямые вхождения).
3. Google больше любит прямые вхождения, ему такой текст может понравиться, но в Яндексе могут быть серьезные проблемы, особенно если вставляются коммерческие ключи (со словом «купить», «цена», «заказать» «в Топоним» и т.д.)
4. Чтобы не переспамить, лучше посмотреть у конкурентов, какой объем вхождений оптимален для каждого конктретного запроса (подробнее см. здесь).

Этап №2: информативная вставка о стилях

Если Вы внимательно посмотрите на тезисы, то увидите, что следующий блок после лида — информативная вставка, где мы используем ключевые слова в подзаголовке. В последующем абзаце мы раскрываем суть этого подзаголовка. Например, вот так.

И здесь мы используем одну хитрость. Обратите внимание: ключей много, а текста мало. И связать по смыслу все запросы между собой практически невозможно. Поэтому мы где можем — вставляем ключевые слова в текст, а где не можем — используем в подписях под изображениями. Это идеальное место. Более того, изображения делают наш текст лучше, нагляднее и привлекательнее. А еще они классно работают на SEO за счет поиска по картинкам, alt-атрибута и улучшения поведенческих показателей.

К слову, об изображениях. Если хотите все сделать правильно, то в поиске выбирайте изображения с лицензией на использование. Или присмотрите что-нибудь на фотостоках.

Чуть ниже я использую еще один такой же блок, чтобы вставить ключ об участке 6 соток (см. полную версию текста в конце статьи).

Этап №3: последовательные блоки перечисления

Наконец, третий этап. В нем у нас идут пять примеров. Я неслучайно выбрал именно этот формат. На каждый пример я могу привести наглядное изображение, а под картинкой вставить ключевое слово. Выходит просто, быстро, практично и органично. Таких блоков у меня 5 штук.

У подобных перечислений есть еще еще одна сильная черта: при грамотном подходе и форматировании они образуют хорошую логическую структуру текста с иерархическими подзаголовками. Узнайте об этом больше из статьи «Зачем копирайтеру знать HTML«.

Этап №4: выводы и заключение

После перечисления примеров я делаю заключительный абзац, в котором подвожу итог и призываю аудиторию высказаться в комментариях. Посмотрите, как выглядит текст целиком. Чуть ниже — фрагмент на изображении, а вот ссылка на исходник в Google Docs. Только, чур, не копировать текст, хорошо?

Еще раз предупреждаю. Этот текст — демонстрация того как вписывать ключи в ограниченном объеме. Не копируйте и не используйте этот текст, потому что с высокой долей вероятности в том виде, в котором он есть сейчас, материал попадет под фильтр.

Итог всего этого безобразия

Давайте подведем итоги. Общий объем текста при решении задачи составил 1985 символов, без учета заголовка. Как раз вписались в требования (до 2000 знаков).

Ключевые слова (а их у нас 11 штук) использовали все, причем в прямом вхождении. Вписали их равномерно и, можно сказать, решили задачу в самой сложной формулировке. Если их можно разбавлять промежуточными словами или использовать словоформы, то задача заметно упрощается.

Если бы по готовности текста у нас остались неиспользованные ключевые фразы, то я бы использовал дополнительный текстовый блок, изображение или любой другой разделитель, чтобы нужные ключи были на своих местах.

Резонный вопрос: а если бы не было столько изображений, как бы я выкрутился? Очень просто. Использовал вставки (например, выноски), таблицы либо ассоциативную визуализацию. О чем бы Вы ни рассказывали в тексте, всегда есть что показать.

Попробуйте использовать эти приемы при решении собственных задач, и, я твердо убежден, что у Вас все получится! А если возникнут вопросы — задайте их в комментариях.

Искренне Ваш, Даниил Шардаков.

P.S. Понравилась статья? Поделитесь ей в соцсетях, нажав на одну из кнопок ниже.

Что такое ключевые слова и зачем они нужны

Ключевые слова, или как их иногда называют «ключевики», это те слова, которые встречаются в тексте чаще, чем остальные. Они отражают содержание контента, описывают общую тему публикуемых материалов, например статьи, сайта или блога.

Ключевые слова являются базовым элементом SEO оптимизации и способствуют определить поисковым роботам, как классифицировать ваш ресурс. Откуда же они берутся и как выделить из них правильные?

Когда пользователь ищет в сети необходимую ему информацию, то он заносит в поисковую строку браузера определенный запрос. Например, вам необходимо купить в Интернете какую-нибудь программу и вы прописываете в поисковой строке фразу «купить программу». Этот запрос как раз и является ключевой фразой. Таких запросов может быть нескончаемое количество. Именно за такие ключевые слова и фразы между ресурсами ведется не шуточная борьба.

Иногда, чтобы вывести свой ресурс в ТОП, оптимизаторы используют контент конкурента с «ключевиками» с одной лишь целью, использовать их более грамотно. Такие «специалисты» полностью забывают о читателе, а ведь контент ресурса предназначен в первую очередь именно для читателя. Поэтому качество преподнесенной информации должно стоять на первом месте.

Однако игнорировать полностью ключевые слова нельзя, так как именно они способствуют продвижению ресурса.

Ключевые слова принимают участие в формировании семантического ядра сайта и помогают осуществлять оптимизацию ресурса. Также они используются копирайтерами для написания SEO текстов.

Итак, перейдем к самому главному, как подобрать ключевые слова для сайта? Рассмотрим основные моменты, которые необходимо знать каждому веб-мастеру.

1. Статистика ключевых слов или фраз осуществляется специальными сервисами, существующими в каждой поисковой системе, такой как, например, Google, Яндекс или Рамблер.

2. Поисковые запросы классифицируются по их частоте, и бывают: высокочастотными, среднечастотными и низкочастотными.

Тут также все довольно просто, чем чаще поисковый запрос повторяется в сети, тем более весомая его значимость для оптимизации и продвижения ресурса.

Ресурс можно продвигать по любым запросам, как по высокочастотным, так и по низкочастотным. Разница лишь в целевой посещаемости сайта.

3. Плотность ключевых слов в тексте. Оптимальная плотность для каждого текста, по мнению опытных оптимизаторов, должна составлять около пяти процентов. Также не помешает, если вы выделите ключевые слова жирным шрифтом, кашу, как говорится, маслом не испортишь.

Автор: Москалец Андрей • Дата создания: 2013-09-26

Что такое ключевые слова в тексте статьи, как найти ключи? Семён Ядрён

Ключевое слово — слово в тексте, способное в совокупности с другими ключевыми словами дать высокоуровневое описание содержания текстового документа, выявить его тематику. В вебе используется главным образом для поиска. Набор ключевых слов близок к аннотации, плану и конспекту, которые тоже представляют документ с меньшей детализацией. Источник: wikipedia

Что отражают keywords?

Ключевые слова на страницах сайта отражают потребность пользователя, которую он формирует через поисковый запрос к Яндексу и Google, а поисковики согласно своим алгоритмам анализируют тексты на сайтах и выдают результаты по падению их релевантности. 

Меняются алгоритмы поиска, добавляются новые факторы ранжирования (хостовые, поведенческие, ссылки, социальные сигналы), но текст на странице по прежнему остается одним из самых важных факторов для поиска, по которому он может понять о чем документ.

Разновидности ключей по виду вхождения

1. Точное вхождение ключевых слов — это использование ключей в тексте в точной форме, без знаков препинания. Пример: «заказать сбор семантического ядра».
2. Неточное вхождение — изменение ключа, использование словоформ: «СОБРАТЬ семантическОЕ ядрО НА ЗАКАЗ».
3. Разбавленное вхождение — добавление 2-3 слов в главный ключ, оптимально использовать для разбавления хвост запросов: «собрать качественное семантическое ядро по низкой цене».

Как найти ключевые слова в тексте?

Программисты Семён Ядрён разработали отличный инструмент для поиска и анализа ключей как в своем  тексте так и текстах конкурентов  – Семанайзер (для использования необходимо зарегистрироваться в  нашем сервисе), прочитать о всех возможностях и преимуществах данного инструмента можно здесь.
* мы предоставляем бесплатно 5 проверок в день.

Где используются?

• в тайтле документа (title)
• в заголовках (h2-h6)
• url страницы (ЧПУ)
• в анкоре внешних и внутренних ссылок
• в тексте страницы

Видео

Ключевые слова в SEO оптимизированной статье

По многочисленным просьбам аудитории, вновь поднимаем любимую тему: ключевые слова!

Начнем, пожалуй, с азов и разберем на примере, откуда взять, те самые, заветные: ключевые слова подобрать яндекс гугл поисковые запросы!

Самый доступный способ подбора ключевых слов

Все очень просто! Правильно подобрать ключевые слова нам поможет Яндекс. Для начала необходимо зарегистрировать аккаунт. Затем под своим логином заходим в wordstat.yandex.ru и приступаем:

Подбор ключевых слов для SEO текста через Wordstat

В верхнее поле вводим запрос, к которому хотим подобрать ключевые слова. Wordstat подберет массив запросов, которые люди вводили в поисковую строку Яндекса за последние 3 месяца.  Нужно учитывать, что чаще всего вместе с адекватными запросами, которые можно использовать при поисковой оптимизации, люди ищут массу всего интересного, но совсем не относящегося к заданной теме. Поэтому следует внимательно отминусовать весь ненужный мусор. Делать это можно двумя способами:

1. Прямо в Вордстате (тут, правда, есть опасность нарваться на CAPTCHA).
2. Скопировать все в Exel и почистить через фильтр.

В первом случае, минус слова вводим прямо в строку запроса со знаком минус перед словом (без пробела между знаком и словом), но оставляя пробел между словами, как на картинке ниже:

Отбираем минус слова при подборе seo keywords

Таким образом, мы соберем статистику наиболее актуальных ключевых слов по заданному запросу. Как их правильно использовать рассмотрим ниже.

Как не переборщить с ключевыми словами при SEO оптимизации текста?

Поиск ключевых слов производится от наиболее популярного запроса к наименее популярному.

Соответственно, для создания текста, удоволетворяющего высокочастотному запросу, отбираем топ 20 запросов из первой страницы выдачи Вордстата. Если задача стоит охватить и низкочастотку, то в ход пойдут все слова до 5 показов включительно.

Как правильно заполнять мета тег keywords, можно почитать тут. Сегодня же мы поговорим о том, как использовать ключевые слова непосредственно в тексте.

Разберем мы это прямо на примере статьи, которую вы сейчас читаете. Для того, чтобы текст получился seo оптимизированным, он должен содержать прямое вхождение запроса, который мы вытащили из Wordstat.

Например, так:

Использование ключевых слов в сео тексте

Размещаем высокочастотные ключевые запросы в начале текста

Разбивать фразу прямого вхождения запроса можно, но желательно оставить ее в одном предложении.

Простые советы по использованию ключевых слов на странице:

• При создании seo оптимизированной статьи для сайта использовать наиболее релевантные запросы лучше в начале текста;
• Не перегружайте текст ключевыми словами, они должны вписываться в контекст органично;
• Не желательно навязчивое использование одной и той же фразы несколько раз, это может быть воспринято ПС как обман и сведут ваши усилия к нулю.

Постарайтесь максимально ответить на запрос, который используете!

Помните, что обнаружив вашу статью в выдаче, человек хочет получить ответ на терзающий его вопрос, дайте ему эту информацию! Решите его проблему и получите лояльного читателя и потенциального клиента!

Творческих успехов!

Получайте бесплатные уроки и фишки по интернет-маркетингу

Ключевые слова в тексте: как органично вписать запросы

Никто не выкладывает текстовый контент на сайт только для того, чтобы он там был. Его задача – привлекать потенциальных клиентов из поисковых систем и мотивировать их к покупке. Поэтому одно из условий эффективного SEO продвижения – правильная оптимизация текста ключевыми словами. 

Для начинающих копирайтеров такая работа может показаться довольно сложной. Особенно если в техническом задании указан большой объём ключевых слов при ограниченном количестве знаков в тексте. Но научиться этому можно и нужно, иначе серьёзные дорогостоящие заказы вам останутся недоступны. 

В этой статье мы поделимся опытом наших копирайтеров и расскажем, как правильно написать оптимизированный текст.

Содержание:

Что такое ключевые слова в копирайтинге

Ключевые слова – это слова и словосочетания, которые пользователи вводят в Google или Яндекс, когда ищут необходимую им информацию. Сразу после отправки запроса поисковые системы анализируют его и подбирают наиболее подходящие страницы. Чтобы повысить шансы попадания сайта в ТОП выдачи, эти же ключевики используются при написании текста.

Но для этого недостаточно их как попало вписать. Поисковики оценивают не только наличие запросов, но и правильное вхождение, релевантность теме текста и его пользу для людей.

Если пользователи не дочитывают статью до конца, или же процент ключевых слов в ней выше нормы, система посчитает ее бесполезным спамом и может даже наложить санкции на сайт. То есть первоочередная задача копирайтера – вписать запросы в текст максимально гармонично и в нужном количестве. 

Основные принципы оптимизации текстов ключевыми словами 

Рассмотрим 4 главных правила работы с SEO-текстами:

1. В первую очередь все статьи пишутся для людей. Поэтому их нужно делать интересными и легко читаемыми. Избегайте слишком длинных предложений и сложных терминов. Используйте списки, подзаголовки и другие приёмы оформления текста.
    
2. Не разбавляйте статью «водой». Дописывать лишние предложения только для того, чтобы вставить в них побольше ключевых слов, – не лучшая идея. Увеличивать объем текста можно исключительно за счёт полезной информации, примеров и важных по теме фактов.
    
3. Запросы должны быть расставлены равномерно. Самые высокочастотные обязательно нужно вписать в первом и последнем абзаце. Короткие ключевики можно использовать в заголовках и подзаголовках, длинные – вставлять в предложения по всей статье. Нельзя размещать их рядом, чтобы избежать повторов и тавтологий. Например, не стоит писать так: 

   Также не нужно вставлять одинаковые ключевые слова в стоящих рядом предложениях.
    

4. Чтобы люди не спотыкались о неудачные словесные конструкции, используйте ключевые слова только в естественном виде. Например, трудное для восприятия словосочетание, противоречащее правилам русского языка: «Телевизор купить Киев» следует заменить на более удобочитаемое: «Купить телевизор в Киеве». 

   Некоторые копирайтеры прибегают к хитростям, и пытаются замаскировать «кривые» ключевики таким образом:

   Так вставлять запросы в текст нельзя – словосочетание всё равно режет глаз.

Как писать текст по ключевым словам – на заметку начинающим копирайтерам

Определение ключевых слов и основные правила их размещения в тексте мы описали выше. Но есть несколько вопросов, которые чаще всего волнуют новичков. И в завершение мы хотим дать на них развёрнутые ответы:

• Нужно ли в написанном тексте выделять ключевые слова? 
  Нет, это будет выглядеть неестественно и некрасиво. Курсивом выделяются в основном цитаты, а жирным шрифтом – наиболее важные по смыслу фразы. 

  В процессе написания текста вы можете выделять ключи цветом, чтобы контролировать их использование, и облегчить проверку. А при публикации на сайте – удалить такую маркировку.
   

• Нужно ли использовать в статье все ключевые слова из ТЗ? 
  Если все они подходят по смыслу, и каждый из них может быть использован для поиска данной статьи, то да. Предварительно посоветовавшись с заказчиком, постарайтесь их сгруппировать. Например, набор коротких ключевиков без потери смысла можно легко трансформировать в одну фразу. 

  
   

• Как вставить ключевые слова в текст наиболее гармонично? 
  Идеальной с точки зрения SEO-продвижения считается статья, в которой запросы практически незаметны пользователям при прочтении. Чтобы написать такой текст, используйте все 3 вида вхождения запросов: 
   
  • Точное (прямое). Если ключевые слова имеют естественный вид, можно вставлять их в текст, не меняя. Например, словосочетание «Купить в Украине солнечную электростанцию» можно написать в таком же виде, а вот «очки мужские солнцезащитные Москва» уже требует изменений, и в прямом вхождении будет смотреться нелепо. 
     
  • Неточное. Неудобочитаемые конструкции можно изменить, склоняя слова и меняя их местами. Например, «Доставку заказать Украина» трансформировать в «Заказать доставку по Украине».
     
  • Разбавленное. Между основными ключевыми словами можно вставить дополнительные, подходящие по смыслу. Например, вместо «Приобрести кухонный гарнитур», написать «Приобрести стильный кухонный гарнитур».

Надеемся, эти советы помогут вам разобраться, как правильно вставлять ключевые слова в статьи. 

P.S. На курсе «Профессия SEO-копирайтер» вы научитесь писать не только оптимизированные под запросы тексты, но и другие типы контента. С первых занятий вы сможете на практике реализовывать полученные знания и работать с реальными заказчиками. Регистрируйтесь по ссылке, и с промо-кодом «Text-03» вас будет ждать дополнительный бонус. 

Создать ключевые слова

Вы можете занести в словарь любое количество ключевых слов. При этом словарь будет различать прописные/строчные буквы ключевых слов. У каждого ключевого слова есть исходный язык. Ключевое слово должно содержать исходный текст на языке перевода, так как этот текст используется в качестве исходного для перевода на все остальные языки.

Условия:

• Вы создали словарь или у вас есть доступ к словарю.
• Вы открыли словарь.

1. Сервисные программы > Перевод > Обработать словарь
2. Выберите вкладку Обработать слова.
3. Выберите в поле Исходный язык исходный язык для актуального ключевого слова.

   Пример:

   Если установлено de_DE, исходным языком для всех остальных языков станет немецкий.

4. Чтобы ключевое слово, щелкните по кнопке (Создать).

   EPLAN отобразит индикатор вставки в поле Ключевое слово в строке для текста перевода исходного языка.

5. Сначала введите в поле Ключевое слово текст перевода на исходном языке.
6. Затем введите в поле Ключевое слово тексты перевода на другие .
7. При необходимости введите в поле Комментарий краткий .
8. Щелкните по кнопке (Сохранить).

   Ключевое слово будет добавлено в левую часть списка ключевых слов.

См. также

Открыть словарь

Создать словарь

Не переводить слово на всех страницах проекта

Ввести предложение по разделению

Отдельные слова, предложения, заполнители в ключевых словах

Зарезервированные специальные символы в ключевых словах

Проверить текст на вхождение ключевых слов в режиме онлайн

Частично материал был взят из статьи Сергея Кокшарова про классификацию вхождений ключевых слов, но немного видоизменен.

• Добавляйте ссылку на инструмент в свое ТЗ, чтобы авторы сразу понимали, как их будут проверять.
• Отправьте ссылку на полученный результат, чтобы человек сам увидел каких ключевых фраз еще нет в тексте.
• Высказывайте свои пожелания, чтобы сделать инструмент еще удобнее конкретно для ваших задач: [email protected].

Шаблоны ключевых слов

Существует много сервисов для сбора семантики. Они предоставляют результаты в разных форматах. Чтобы их было удобно использовать мы создали разные шаблоны обработки ключевых слов. В зависимости от выбранного шаблона алгоритм будет по-разному искать ключевые фразы.

Шаблон: ключевая фраза. Пример:

• купить автомобиль
• купить автомобиль
• купить трактор

Инструмент будет искать каждую ключевую фразу минимум один раз, даже если они одинаковые.

Шаблон: ключевая фраза (3). Пример:

• купить автомобиль (2)
• купить трактор

Инструмент будет искать ключевую фразу “купить автомобиль” минимум два раза и “купить трактор” минимум один раз.

Шаблон: ключевая фраза [3]. Пример:

• купить автомобиль [2]
• купить трактор

Отличается от предыдущего только квадратными скобками. Инструмент будет искать ключевую фразу “купить автомобиль” минимум два раза и “купить трактор” минимум один раз.

Шаблон: ключевая фраза — 2*. Пример:

• купить автомобиль — 2
• купить мопед — 2+
• купить трактор — 3 раза
• купить самолет

Звездочка (*) означает, что при наличии тире и цифры “- 2” весь дальнейший текст будет игнорироваться.

Инструмент будет искать ключевую фразу “купить автомобиль” минимум два раза, “купить мопед” минимум два раза, “купить трактор” минимум три раза, “купить самолет” минимум один раз.

Шаблон: ключевая фраза,2*. Пример:

• купить автомобиль,2
• купить трактор,3 раза
• купить самолет

Звездочка (*) означает, что при наличии запятой и цифры “,2” весь дальнейший текст будет игнорироваться.

Инструмент будет искать ключевую фразу “купить автомобиль” минимум два раза, “купить трактор” минимум три раза, “купить самолет” минимум один раз.

Если вам необходим индивидуальный шаблон для обработки ключевых фраз, напишите нам на [email protected].

Точное вхождение

Ключевая фраза встречается в тексте в неизменном виде. Регистр и последовательность слов важны.

Пример для фразы “брачное агентство”:

Готового рецепта счастья не существует, но один из способов найти свое – обратиться в брачное агентство.

Чистое вхождение

То же самое, что и точное. Регистр не важен. Последовательность слов важна.

Пример для фразы “nokia купить”:

У официальных представителей Nokia купить телефон надежнее, чем у других продавцов.

Прямое вхождение

Почти то же самое, что и чистое, за исключением того, что между ключевыми фразами могут встречаться некоторые знаки препинания в рамках одного предложения.

Пример для фразы “nokia купить”:

Телефоны Nokia, купить которые можно у нас, пользуются большим спросом.

Разбавленное вхождение

Фраза может быть разбавлена дополнительными словами и знаками препинания в рамках одного предложения. Регистр не важен. Последовательность слов важна.

Примеры для фразы “пакеты оптом”:

Приобретайте наши пакеты полиэтиленовые оптом и в розницу.

Каждый месяц мы покупаем пакеты для мусора, оптом брать не хотим.

Морфологическое вхождение

Одно или несколько слов из ключевой фразы изменены по форме с помощью склонения или спряжения. Регистр не важен. Последовательность слов важна.

Примеры для фразы “доставка грузов”:

Как доставить груз в пункт назначения как можно быстрее?

Срочная доставка груза позволяет сохранить качество скоропортящейся продукции.

Морфологическое разбавленное вхождение

Говорит само за себя. Означает изменение формы слов (склонение, спряжение) с возможным разбавлением дополнительными словами и знаками препинания в рамках одного предложения.

Пример для фразы “доставка грузов”:

Курьерская служба обеспечит доставку документов и выдачу грузов.

Обратное вхождение

Это прямое вхождение только с проверкой последовательности слов в ключевой фразе от последнего слова к первому в рамках одного предложения. Регистр не важен.

Пример для фразы “смартфон купить”:

Купить смартфон проще, чем вы думаете.

Обратное разбавленное вхождение

Обратное вхождение с возможным разбавлением дополнительными словами и знаками препинания в рамках одного предложения. Регистр не важен.

Пример для фразы “смартфон купить”:

Купить новый смартфон проще, чем вы думаете.

Сложное вхождение

Любое вхождение в любой последовательности. Регистр не важен. Последовательность слов не важна.

Пример для фразы “российская премьер лига чемпион”:

Единственный их шанс – это возможная ничья, стать чемпионом российской премьер-лиги команде вряд ли удастся.

Руководство по поиску ключевых слов в тексте

Извлечение ключевых слов — это автоматизированный процесс извлечения наиболее релевантных слов и выражений из текста.

Но как вы можете использовать его для использования существующих бизнес-данных?

Прочтите это руководство от начала до конца, добавьте его в закладки на будущее или переходите к темам, которые привлекают ваше внимание:

Начните извлекать ключевые слова из текста

1. Что такое извлечение ключевых слов?
2. Как работает извлечение ключевых слов?
3. Примеры использования и приложения для извлечения ключевых слов
4. Инструменты, ресурсы и учебные пособия для извлечения ключевых слов

Давайте начнем!

Извлечение ключевого слова (также известное как определение ключевого слова или анализ ключевого слова ) — это метод анализа текста, который автоматически извлекает из текста наиболее часто используемые и наиболее важные слова и выражения.Это помогает обобщить содержание текстов и распознать основные обсуждаемые темы.

Извлечение ключевых слов использует искусственный интеллект (ИИ) машинного обучения с обработкой естественного языка (НЛП), чтобы разбить человеческий язык так, чтобы его могли понимать и анализировать машины. Он используется для поиска ключевых слов в любом тексте: в обычных документах и ​​бизнес-отчетах, комментариях в социальных сетях, онлайн-форумах и обзорах, новостях и многом другом.

Представьте, что вы хотите проанализировать тысячи онлайн-обзоров о вашем продукте.Извлечение ключевых слов помогает вам просеять весь набор данных и получить слова, которые лучше всего описывают каждый отзыв, за считанные секунды. Таким образом, вы можете легко и автоматически видеть, что ваши клиенты упоминают чаще всего, экономя часы вашей команды на часах ручной обработки.

Давайте посмотрим на пример:

Этот инструмент для извлечения ключевых слов легко обнаруживает наиболее упоминаемые атрибуты ( мобильная версия ; веб-версия ) в отзывах клиентов.

Вы можете использовать средство извлечения ключевых слов для извлечения отдельных слов ( ключевых слов, ) или групп из двух или более слов, составляющих фразу ( ключевых фраз, ).

Попробуйте использовать средство извлечения ключевых слов, приведенное ниже, используя свой собственный текст, чтобы выделить отдельные слова ( ключевых слов, ) или группы из двух или более слов, составляющих фразу ( ключевых фраз, ).

Тест с вашим собственным текстом

Вы заметите, что ключевые слова уже присутствуют в исходном тексте.Это основное различие между извлечением ключевых слов и назначением ключевых слов, которое заключается в выборе ключевых слов из списка контролируемого словаря или классификации текста с использованием ключевых слов из заранее определенного списка.

Облака слов или облака тегов — еще один пример извлечения ключевых слов. Они показывают визуализацию наиболее часто используемых слов текста в виде кластеров. Ниже представлено облако слов, сделанное из онлайн-обзоров Black:

Чем больше слов или фраз появляется в тексте, тем больше они будут в визуализации облака слов.Попробуйте этот бесплатный генератор облака слов прямо сейчас, чтобы узнать, как извлечь из текста важные ключевые слова.

Другие типы извлечения ключевых слов включают распознавание именованных сущностей, которое включает извлечение сущностей (имен, местоположения, адресов электронной почты) из текста. Например, этот онлайн-инструмент для извлечения имен автоматически извлекает имена из текста.

Изучите другие типы извлечения ключевых слов, когда вы зарегистрируетесь в MonkeyLearn бесплатно.

Почему так важно извлечение ключевых слов?

С извлечением ключевых слов вы можете найти самые важные слова и фразы в массивных наборах данных за считанные секунды.Эти слова и фразы могут дать ценную информацию о темах, о которых говорят ваши клиенты.

Учитывая, что более 80% данных, которые мы генерируем каждый день, являются неструктурированными — это означает, что они не организованы заранее определенным образом, что чрезвычайно затрудняет анализ и обработку — предприятиям необходимо автоматическое извлечение ключевых слов, чтобы помочь им обрабатывать и анализировать данные о клиентах в более эффективным способом.

Какой процент отзывов клиентов говорит что-то, связанное с ценой? Сколько из них говорят о UX? Эти идеи могут помочь вам сформировать бизнес-стратегию на основе данных, определив, что клиенты считают важными, аспекты вашего продукта, которые необходимо улучшить, и что клиенты говорят о ваших конкурентах, среди прочего.

В академическом мире извлечение ключевых слов может быть ключом к поиску релевантных ключевых слов в массивных наборах данных (например, новых статьях, статьях или журналах) без необходимости фактически читать весь контент.

Независимо от области вашей деятельности, инструменты извлечения ключевых слов являются ключом, который поможет вам автоматически индексировать данные, резюмировать текст или создавать облака тегов с наиболее репрезентативными ключевыми словами. Некоторые из основных преимуществ извлечения ключевых слов включают:

Масштабируемость

Автоматическое извлечение ключевых слов позволяет анализировать столько данных, сколько вы хотите.Да, вы можете читать тексты и определять ключевые термины вручную, но это займет очень много времени. Автоматизация этой задачи дает вам возможность сосредоточиться на других частях вашей работы.

Согласованные критерии

Извлечение ключевых слов действует на основе правил и предопределенных параметров. Вам не придется сталкиваться с несоответствиями, которые часто встречаются при ручном анализе текста.

Анализ в реальном времени

Вы можете извлекать ключевые слова из сообщений в социальных сетях, отзывов клиентов, опросов или заявок в службу поддержки в режиме реального времени, а также получать информацию о том, что говорят о вашем продукте, когда они происходят, и следить за ними с течением времени .

Извлечение ключевых слов упрощает задачу поиска релевантных слов и фраз в неструктурированном тексте. Сюда входят электронные письма, сообщения в социальных сетях, чаты и любые другие типы данных, которые не организованы каким-либо заранее определенным образом.

Извлечение ключевых слов может автоматизировать рабочие процессы, такие как пометка входящих ответов на опросы или ответы на срочные запросы клиентов, что позволяет сэкономить огромное количество времени. Он также предоставляет действенные, основанные на данных аналитические данные, которые помогают принимать более обоснованные бизнес-решения.Но самое лучшее в моделях извлечения ключевых слов — это то, что их легко настроить и реализовать.

Существуют различные методы, которые можно использовать для автоматического извлечения ключевых слов. От простых статистических подходов, которые обнаруживают ключевые слова путем подсчета частоты слов, до более продвинутых подходов к машинному обучению, которые создают еще более сложные модели, изучая предыдущие примеры.

В этом разделе мы рассмотрим различные подходы к извлечению ключевых слов, уделяя особое внимание моделям на основе машинного обучения.

Простые статистические подходы

Использование статистики — один из простейших методов определения основных ключевых слов и ключевых фраз в тексте.

Существуют различные типы статистических подходов, в том числе частота слов, словосочетания и совместная встречаемость, TF-IDF (сокращенно частота — обратная частота документа) и RAKE (быстрое автоматическое извлечение ключевых слов).

Эти подходы не требуют обучающих данных для извлечения наиболее важных ключевых слов из текста.Однако, поскольку они полагаются только на статистику, они могут упускать из виду релевантные слова или фразы, которые упоминаются один раз, но все же должны считаться релевантными. Давайте подробно рассмотрим некоторые из этих подходов:

Частота слов

Частота слов состоит из перечисления слов и фраз, которые чаще всего повторяются в тексте. Это может быть полезно для множества целей, от выявления повторяющихся терминов в наборе обзоров продуктов до выяснения наиболее распространенных проблем при взаимодействии со службой поддержки клиентов.

Тем не менее, частотные подходы рассматривают документы как простой «мешок слов», оставляя в стороне важные аспекты, связанные со значением, структурой, грамматикой и последовательностью слов. Синонимы, например, не могут быть обнаружены с помощью этого метода извлечения ключевых слов, что приводит к упущению очень ценной информации.

Словосочетания и совпадения

Также известные как статистика N-грамм, словосочетания и совпадения слов помогают понять семантическую структуру текста и считать отдельные слова одним.

Словосочетания — это слова, которые часто идут вместе. Наиболее распространенными типами словосочетаний являются биграммы (два термина, которые появляются рядом, например, «обслуживание клиентов», «видеозвонки» или «уведомление по электронной почте») и триграммы (группа из трех слов, например, «простой в использовании»). или «каналы социальных сетей»).

Совместимость, с другой стороны, относится к словам, которые имеют тенденцию встречаться в одном и том же корпусе. Они не обязательно должны быть смежными, но у них есть смысловая близость.

TF-IDF

TF-IDF означает термин «частота термина — обратная частота документа» , формула, которая измеряет, насколько важно слово для документа в наборе документов.

Этот показатель вычисляет, сколько раз слово встречается в тексте (частота термина ) и сравнивает его с частотой обратного преобразования документа (насколько редко или часто встречается это слово во всем наборе данных).

Умножение этих двух величин дает оценку TF-IDF для слова в документе. Чем выше оценка, тем более актуально слово для документа.

Алгоритмы TD-IDF находят несколько применений в машинном обучении. Фактически, поисковые системы используют варианты алгоритмов TF-IDF для ранжирования статей на основе их релевантности определенному поисковому запросу.

Когда дело доходит до извлечения ключевых слов, этот показатель может помочь вам определить наиболее релевантные слова в документе (те, которые имеют более высокие оценки) и рассматривать их как ключевых слов . Это может быть особенно полезно для таких задач, как маркировка заявок в службу поддержки или анализ отзывов клиентов.

Во многих из этих случаев слова, которые чаще встречаются в группе документов, не обязательно являются наиболее релевантными. Точно так же слово, которое появляется в одном тексте, но не встречается в остальных документах, может быть очень важно для понимания содержания этого текста.

Допустим, вы анализируете набор данных обзоров Slack:

Такие слова, как , это , , если , , , , это или , то, что , вероятно, будут одними из самых частых. Тогда будет много связанных с контентом слов с высокой частотой, например сообщение , команда , сообщение или продукт . Однако эти слова не дают подробных сведений о содержании каждого отзыва.

Благодаря алгоритму TF-IDF вы можете взвесить важность каждого термина и извлечь ключевые слова, которые лучше всего резюмируют каждый отзыв.В случае Slack они могут извлекать более конкретные слова, такие как многоканальный , пользовательский интерфейс или мобильное приложение .

RAKE

Быстрое автоматическое извлечение ключевых слов (RAKE) — это хорошо известный метод извлечения ключевых слов, который использует список игнорируемых слов и разделителей фраз для обнаружения наиболее релевантных слов или фраз в фрагменте текста.

В качестве примера возьмем следующий текст:

Извлечение ключевого слова не так уж и сложно.Есть много библиотек, которые могут помочь вам с извлечением ключевых слов. Одно из них — быстрое автоматическое извлечение ключевых слов.

Первое, что делает этот метод, — разбивает текст на список слов и удаляет стоп-слова из этого списка. Это возвращает список так называемых слов содержимого .

Предположим, что наш список стоп-слов и разделителей фраз выглядит следующим образом:

стоп-слов = [ это , не , , , там , это , может , вы , с , из , те , после , все , один ] разделители = [., , ]

Тогда наш список из 8 слов содержания будет выглядеть так:

content_words = [ ключевое слово , извлечение , сложное , много , библиотеки , справка , быстрый , автоматический ]

Затем алгоритм разбивает текст на разделители фраз и стоп-слова для создания возможных выражений. Итак, возможные ключевые фразы будут следующими:

Извлечение ключевых слов - это не то, что сложно, в конце концов.Существует многих библиотек , которые могут помочь вам с извлечением ключевых слов . Быстрое автоматическое извлечение ключевых слов - одно из них.

После разделения текста алгоритм создает матрицу совпадений слов. Каждая строка показывает, сколько раз данное слово содержимого встречается вместе с каждым другим словом содержимого во фразах-кандидатах. В приведенном выше примере матрица выглядит так:

После того, как матрица построена, словам присваивается оценка.Эта оценка может быть вычислена как степень слова в матрице (т. Е. Сумма количества совпадений этого слова с любым другим содержательным словом в тексте), как частота слов (т. Е. Число раз слово появляется в тексте), или как градусов слова, деленное на его частоту .

Если бы мы вычислили оценку степени, разделенную на оценку частоты для каждого слова в нашем примере, они бы выглядели так:

Этим выражениям также присваивается оценка, которая вычисляется как сумма индивидуальных оценок. слов.Если бы мы подсчитали количество фраз, выделенных полужирным шрифтом выше, они бы выглядели так:

Если два ключевых слова или ключевые фразы появляются вместе в одном порядке более двух раз, новая ключевая фраза создается независимо от того, сколько стоп-слов содержит ключевая фраза. в исходном тексте. Оценка этой ключевой фразы вычисляется так же, как и оценка отдельной ключевой фразы.

Ключевое слово или ключевая фраза выбираются, если их оценка относится к наивысшим T-баллам, где T - количество ключевых слов, которые вы хотите извлечь.Согласно исходной статье, T по умолчанию составляет одну треть слов содержания в документе.

В приведенном выше примере метод возвратил бы 3 основных ключевых слова, которые, согласно определенному нами баллу, были бы , быстрое автоматическое извлечение ключевых слов (13,33), извлечение ключевых слов , (5,33) и . много библиотек (4.0).

Лингвистические подходы

Методы извлечения ключевых слов часто используют лингвистическую информацию о текстах и ​​словах, которые они содержат.Иногда морфологическая или синтаксическая информация (например, часть речи слов или отношения между словами в грамматическом представлении предложений зависимостей) используется для определения того, какие ключевые слова следует извлечь. В некоторых случаях определенные PoS получают более высокие оценки (например, существительные и словосочетания), поскольку они обычно содержат больше информации о текстах, чем другие категории.

Некоторые другие методы используют маркеры дискурса (т.грамм. оттенки значения данного слова). Эта статья может стать хорошим введением в то, как эту информацию можно использовать в методах извлечения ключевых слов.

Но это еще не вся информация, которую можно использовать для извлечения ключевых слов. Также можно использовать совпадение слов, например, слова, которые встречаются вместе с тематическими словами (как показано в этой статье).

Большинство систем, использующих какую-либо лингвистическую информацию, превосходят те, которые этого не делают. Мы настоятельно рекомендуем вам попробовать некоторые из них при извлечении ключевых слов из ваших текстов.

Графические подходы

Самым популярным графическим подходом является модель TextRank, которую мы представим позже в этом посте. Граф можно определить как набор вершин со связями между ними.

Текст можно представить в виде графика по-разному. Слова можно рассматривать как вершины, которые соединены направленным ребром (то есть односторонней связью между вершинами). Эти ребра могут быть помечены, например, как отношение, которое слова имеют в дереве зависимостей.В других представлениях документов могут использоваться неориентированные края, например, при представлении совпадений слов.

Если бы слова были представлены числами, неориентированный граф выглядел бы так:

Ориентированный граф выглядел бы немного иначе:

Основная идея выделения ключевых слов на основе графа всегда одна и та же: измерение важности вершины основан на мерах, которые учитывают некоторую информацию, полученную из структуры графа, для извлечения наиболее важных вершин.

После того, как граф построен, пора определить, как измерить важность вершин. Существует множество различных вариантов, большинство из которых рассматриваются в этой статье. Некоторые методы выбирают для измерения так называемого « градусов » вершины.

Степень вершины равна количеству ребер или соединений, которые попадают в вершину (также известной как входная степень), плюс количество ребер, начинающихся в вершине (также известное как исходной степени ), деленное на максимальная степень (равная количеству вершин в графе минус 1).Это формула для вычисления степени вершины:

D v = (D v in + D v out ) / (N - 1)

Другие методы измерения количество непосредственных вершин в данной вершине (которая известна как размер окрестности ).

Независимо от того, какая мера выбрана, для каждой вершины будет счет, который определит, следует ли ее извлекать как ключевое слово или нет.

В качестве примера возьмем следующий текст:

Автоматически 1 на основе графика 2 ключевое слово 3 извлечение 4 красиво 5 просто 6 .Документ 7 представлен 8 как график 9 , и оценка 10 дается 11 каждой из вершин 12 в графе 13 . В зависимости от 14 от результата 15 вершины 16 , в качестве ключевого слова 18 может быть выбрано 17 .

Если бы мы должны были измерить размер окрестности для приведенного выше примера в графе зависимостей, который включает только слова содержимого (пронумерованные в тексте от 1 до 18), извлеченная ключевая фраза была бы , автоматическое извлечение ключевых слов на основе графа , поскольку размер соседства заглавного существительного , извлечение (что равно 3/17) является самым высоким.

Подходы к машинному обучению

Системы на основе машинного обучения используются для многих задач анализа текста, включая извлечение ключевых слов. Но что такое машинное обучение? Это подраздел искусственного интеллекта, который создает алгоритмы, способные учиться на примерах и делать собственные прогнозы.

Для обработки неструктурированных текстовых данных системам машинного обучения необходимо разбить их на то, что они могут понять. Но как это делают модели машинного обучения? Преобразуя данные в векторы (набор чисел с закодированными данными), которые содержат различные функции, представляющие текст.

Существуют различные алгоритмы и методы машинного обучения, которые можно использовать для извлечения наиболее релевантных ключевых слов из текста, в том числе вспомогательные векторные машины (SVM) и глубокое обучение.

Ниже приведен один из наиболее распространенных и эффективных подходов к извлечению ключевых слов с помощью машинного обучения:

Условные случайные поля

Условные случайные поля (CRF) - это статистический подход, который изучает закономерности путем взвешивания различных признаков в последовательности слов, представленных в текст.Этот подход учитывает контекст и отношения между различными переменными, чтобы делать свои прогнозы.

Использование условных случайных полей позволяет создавать сложные и богатые шаблоны. Еще одним преимуществом этого подхода является его способность к обобщениям: после обучения модели на примерах из определенной области она может легко применить полученные знания к другим областям.

С другой стороны, чтобы использовать условные случайные поля, вам необходимо иметь сильные вычислительные навыки для расчета веса всех характеристик для всех последовательностей слов.

Когда дело доходит до оценки эффективности экстракторов ключевых слов, вы можете использовать некоторые из стандартных показателей в машинном обучении: точность , точность , отзыв и оценка F1 . Однако эти показатели не отражают частичные совпадения; они рассматривают только идеальное соответствие между извлеченным сегментом и правильным прогнозом для этого тега.

К счастью, есть и другие метрики, способные фиксировать частичные совпадения. Примером этого является ROUGE.

ROUGE

ROUGE (вспомогательное исследование, ориентированное на отзыв для оценки сущности) - это семейство показателей, которые сравнивают различные параметры (например, количество перекрывающихся слов) между исходным текстом и извлеченными словами. Параметры включают длину и количество последовательностей и могут быть определены вручную.

Гибридные подходы

Чтобы получить лучшие результаты при извлечении релевантных ключевых слов из текста, вы можете комбинировать два или более подходов, которые мы уже упоминали.

Теперь, когда мы узнали о некоторых доступных вариантах, пришло время узнать обо всех интересных вещах, которые можно сделать с помощью извлечения ключевых слов в самых разных сферах бизнеса, от поддержки клиентов до управления социальными сетями.

Примеры использования и приложения для извлечения ключевых слов

Ежедневно пользователи Интернета создают 2,5 квинтиллиона байтов данных. Комментарии в социальных сетях, обзоры продуктов, электронные письма, сообщения в блогах, поисковые запросы, чаты и т. Д. В нашем распоряжении есть всевозможные неструктурированные текстовые данные.Вопрос в том, как нам разобраться в хаосе, чтобы найти то, что имеет отношение к делу?

Извлечение ключевых слов может помочь вам получить наиболее важные ключевые слова или ключевые фразы из заданного текста без необходимости фактически читать одну строку.

Независимо от того, являетесь ли вы менеджером по продукту, пытающимся проанализировать груду обзоров продуктов, менеджером по обслуживанию клиентов, анализирующим взаимодействия с клиентами, или исследователем, которому нужно просмотреть сотни онлайн-статей по определенной теме, вы можете использовать извлечение ключевых слов для легко понять, о чем идет речь.

Благодаря извлечению ключевых слов команды могут быть более эффективными и в полной мере использовать возможности данных. Вы можете попрощаться с ручными и повторяющимися задачами (сэкономив бесчисленное количество человеческих часов) и получить доступ к интересной информации, которая поможет вам преобразовать неструктурированные данные в ценные знания.

Хотите знать, что можно анализировать при извлечении ключевых слов? Вот несколько распространенных вариантов использования и приложений:

1. Мониторинг социальных сетей
2. Мониторинг бренда
3. Обслуживание клиентов
4. Отзывы клиентов
5. Бизнес-аналитика
6. Оптимизация поисковых систем (SEO)
7. Аналитика продуктов
8. Управление знаниями

Мониторинг социальных сетей

Люди используют социальные сети, чтобы выражать свои мысли, чувства и мнения на самые разные темы, от спортивного мероприятия до политического кандидата или от последнего шоу на Netflix до последнего обновления программного обеспечения для iPhone.

Для компаний отслеживание разговоров в социальных сетях с использованием извлечения ключевых слов дает уникальную возможность понять свою аудиторию, улучшить свои продукты или принять быстрые меры для предотвращения кризиса с общественностью.

Извлечение ключевых слов может дать конкретные примеры того, что люди говорят о вашем бренде в социальных сетях. Подбирайте ключевые слова, чтобы следить за тенденциями, проводить исследования рынка, отслеживать популярные темы и следить за своими конкурентами.

Во время выборов в США в 2016 году мы проанализировали миллионы твитов, в которых упоминались Дональд Трамп и Хиллари Клинтон, и использовали извлечение ключевых слов, чтобы выделить наиболее релевантные слова и фразы, появившиеся в положительных и отрицательных упоминаниях.

Мониторинг бренда

Мы живем в эпоху репутации. Потребители читают в среднем 10 онлайн-обзоров, прежде чем доверяют местному бизнесу, что доказывает, насколько важно для компаний отслеживать разговоры вокруг своего бренда в онлайн-мире. Интернет-репутация выходит за рамки социальных сетей и включает упоминания и мнения, выраженные в блогах, форумах, сайтах обзоров и новостных агентствах.

Когда вам приходится иметь дело с большими объемами данных, такими как бесконечные комментарии на сайтах обзоров, таких как Capterra или G2 Crowd, важно, чтобы компании нашли способ автоматизировать процесс анализа данных.

Извлечение ключевых слов может быть мощным союзником в этой задаче, позволяя легко определять наиболее важные слова и фразы, упоминаемые пользователями, и получать интересную информацию и ключи для улучшения продукта.

Например, вы можете просмотреть самые негативные отзывы о вашем продукте и извлечь ключевые слова, наиболее часто связанные с ними. Если часто встречаются такие выражения, как медленный ответ или долгое время ожидания , это может указывать на необходимость сократить время отклика службы поддержки клиентов.

Вы также можете объединить извлечение ключевых слов с анализом тональности, чтобы получить более ясную перспективу не только того, о чем людей говорят, но также того, как они говорят об этих вещах.

Например, вы можете обнаружить, что в ваших обзорах продуктов часто упоминается обслуживание клиентов . Анализ настроений поможет вам понять, как люди упоминают эту конкретную тему. Ваши клиенты имеют в виду плохое обслуживание клиентов? Или, наоборот, выражают свое удовлетворение вашей дружной и отзывчивой командой?

Недавно мы объединили различные методы анализа текста для анализа набора обзоров Slack на Capterra.Мы использовали анализ настроений, чтобы классифицировать мнения как положительных , отрицательных или нейтральных . Затем определение тем позволило нам классифицировать каждое из этих мнений по различным темам или аспектам, например, Служба поддержки клиентов , Цена , Простота использования и т. Д.

Наконец, мы использовали извлечение ключевых слов, чтобы получить представление о том, что о чем говорят люди, когда они высказывают отрицательное мнение о аспекте Производительность-Качество-Надежность ? ».Это наиболее репрезентативные ключевые слова, которые мы получили с помощью экстрактора ключевых слов MonkeyLearn:

Эти ключевые слова позволяют нам идентифицировать конкретные негативные аспекты, связанные с Производительность-Качество-Надежность , которые могут нуждаться в улучшении, например, время загрузки, или уведомлений. .

Служба поддержки клиентов

Превосходное обслуживание клиентов может дать вашему бренду конкурентное преимущество. В конце концов, 64% покупателей при покупке чего-либо считают качество обслуживания клиентов более важным, чем цена.

При взаимодействии с компанией клиенты ожидают получить нужную информацию в нужное время, поэтому быстрое время отклика может быть одним из ваших самых ценных активов. Но как вы можете быть более эффективными и продуктивными, если каждое утро у вас полно тикетов, которые забивают вашу службу поддержки?

Когда дело доходит до рутинных задач, связанных с маркировкой входящих заявок в службу поддержки или извлечением соответствующих данных, машинное обучение может оказать огромную помощь.

Благодаря извлечению ключевых слов группы поддержки клиентов могут автоматизировать процесс маркировки тикетов, экономя десятки часов, которые они могут использовать, чтобы сосредоточиться на реальном решении проблем.В конце концов, это ключ к удовлетворению запросов клиентов.

Как это работает? Модель извлечения ключевых слов просто сканирует наиболее релевантные слова в теме и теле входящих заявок в службу поддержки и назначает самые популярные совпадения как теги.

Благодаря автоматической маркировке входящих заявок группы поддержки клиентов могут легко и быстро определить те, которые им нужно обработать. Кроме того, они могут сократить время ответа, поскольку больше не будут отвечать за теги.

Извлечение ключевых слов также можно использовать для получения релевантной информации из разговоров со службой поддержки клиентов.Клиенты обычно жалуются на цену? Смущают ли они ваш пользовательский интерфейс? Извлечение ключевых слов позволяет получить обзор тем, о которых говорят ваши клиенты.

Вот пример того, как мы использовали машинное обучение для анализа взаимодействия службы поддержки клиентов через Twitter с четырьмя крупными операторами связи. Во-первых, мы классифицировали твиты для каждой компании на основе их настроений ( положительных , отрицательных , нейтральных ). Затем мы извлекли наиболее релевантные ключевые слова, чтобы понять, о чем говорится в этих твитах.Это привело к интересным выводам:

• Что касается отрицательных комментариев , все компании имели жалобы на «плохое обслуживание клиентов» , «плохой прием» и «высокие цены» . Однако некоторые ключевые слова были уникальными для каждой компании. Твиты, адресованные T-Mobile, жаловались на качество их «услуги LTE» , в то время как твиты с упоминанием Verizon выражали недовольство их «безлимитным планом» .

• При анализе положительных твитов ключевые слова Verizon относились к «лучшая сеть» , «качественное обслуживание клиентов» , «спасибо» и т. Д. Наконец, мы были удивлены, обнаружив, что ключевые слова T-Mobile часто были имена представителей службы поддержки клиентов, демонстрирующие высокий уровень взаимодействия с их пользователями.

Отзывы клиентов

Онлайн-опросы - это мощный инструмент, позволяющий понять, что ваши клиенты думают о вашем продукте, найти возможности для улучшения и узнать, какие аспекты они ценят или критикуют больше всего.Если вы правильно обработаете результаты опроса, вы будете вооружены твердой информацией, чтобы принимать бизнес-решения на основе данных.

Да, вы можете анализировать ответы старомодным способом - читая каждый из них и вручную отмечая результаты. Однако давайте посмотрим правде в глаза, ручная маркировка отзывов - это трудоемкая и крайне неэффективная задача, которая часто приводит к человеческим ошибкам; плюс невозможно масштабировать.

Извлечение ключевых слов - отличный способ легко определить наиболее репрезентативные слова и фразы в ответах клиентов, не просматривая каждое из них вручную.

Вы можете использовать извлечение ключевых слов для анализа ответов NPS и других форм опросов клиентов:

Анализ ответов NPS

Net Promoter Score (NPS) - один из самых популярных способов сбора отзывов клиентов и измерения их лояльности. Клиентов просят оценить продукт или услугу от 0 до 10 на основании вопроса: «Какова вероятность, что вы порекомендуете X другу или коллеге?» . Это поможет вам разделить клиентов на промоутеров (оценка 9-10), пассивных (оценка 7-8) и недоброжелателей (оценка 0-6).

Вторая часть опросов NPS - это открытый вопрос, в котором клиентам задается вопрос, почему они выбрали именно такую ​​оценку. Ответ на этот дополнительный вопрос обычно содержит самую важную информацию. Здесь мы найдем наиболее интересные и действенные идеи, потому что в нем указаны причины каждой оценки, например, «у вас потрясающий продукт, но невозможность экспортировать данные - убийца!» Эта информация поможет вам понять, что вам нужно улучшить.

Машинное обучение можно использовать для анализа отзывов клиентов различными способами по настроениям, извлечению ключевых слов, определению темы или их комбинации.Вот пример того, как Retently использовали MonkeyLearn для анализа своих ответов NPS. С помощью текстового классификатора они пометили каждый ответ по разным категориям, например Onboarding , Product UI , Ease of Use и Pricing .

Другой пример, однако, показывает, как Promoter.io использовал извлечение ключевых слов для определения релевантных терминов из их ответов NPS. Разница между классификацией текста и извлечением ключевых слов заключается в том, что вместо классификации текста по заранее определенным тегам извлекаются ключевые слова в тексте.Вот основные ключевые слова, которые они извлекли из своих ответов NPS:

Как видите, более 80% клиентов, помеченных как промоутеры, упомянули ключевые слова, связанные с обслуживанием клиентов: service , quality , great service , обслуживание клиентов , отличное обслуживание и т. Д. Это ясно показывает, что клиенты больше всего любят в продукте, и основные причины их высокой оценки. Напротив, недоброжелатели часто жалуются на цену телефона и цену , что может означать, что их опросы NPS неправильно отображаются на телефонах и что цена на их продукт выше, чем ожидают клиенты.

Анализируйте опросы клиентов

Существует множество различных инструментов, которые вы можете использовать для получения обратной связи от ваших клиентов, от опросов по электронной почте до онлайн-форм.

SurveyMonkey, например, является одним из самых популярных инструментов для создания профессиональных опросов. Вы можете использовать его, чтобы получать информацию от своих клиентов, добавляя открытые вопросы и анализируя ответы SurveyMonkey с помощью ИИ. В этом случае извлечение ключевых слов может быть полезно, чтобы легко понять, что ваши клиенты имеют в виду в своих отрицательных или положительных ответах.Например, такие слова, как ошибка , сохранение данных, и изменение , , могут дать вам представление о некоторых технических проблемах, которые необходимо решить.

Еще один инструмент, который поможет вам глубже понять, что думают ваши клиенты, о Typeform. Хотя вы можете использовать различные методы анализа текста для анализа ответов Typeform, извлечение ключевых слов может быть особенно полезным для определения наиболее репрезентативных слов и фраз. Группа слов, таких как стоимость лицензии , дорого, и модель подписки , , может пролить свет, например, на проблемы ценообразования.

Бизнес-аналитика

Извлечение ключевых слов также может быть полезно для целей бизнес-аналитики (BI), например, для исследования рынка и анализа конкуренции.

Вы можете использовать информацию из всех источников, от обзоров продуктов до социальных сетей, и следить за обсуждениями на интересующие темы. Это может быть особенно интересно, если вы готовитесь к запуску нового продукта или маркетинговой кампании.

Извлечение ключевых слов также может помочь вам понять общественное мнение по поводу актуальной проблемы и его эволюцию с течением времени.Примером этого может быть извлечение релевантных ключевых слов из комментариев к видео на YouTube, посвященных изменению климата и проблемам окружающей среды, с целью изучения мнений заинтересованных сторон по этой теме. В этом случае ключевые слова обеспечивают контекст того, как проблема сформулирована и воспринимается. В сочетании с анализом настроений можно понять чувства, стоящие за каждым мнением.

Наконец, вы можете использовать извлечение ключевых слов и другие методы анализа текста, чтобы сравнить ваши обзоры продуктов с отзывами о ваших конкурентах.Это позволяет вам получить информацию, которая поможет вам понять болевые точки вашего целевого рынка и принять решения на основе данных для улучшения вашего продукта или услуги.

Посмотрите, как мы проанализировали множество отзывов об отелях на TripAdvisor и использовали извлечение ключевых слов, чтобы найти сходства и различия в словах, используемых для описания отелей в разных городах.

Например, это были 10 основных ключевых слов, взятых из отзывов об отелях Нью-Йорка, с плохим отношением к чистоте :

• Комната
• Ванная комната
• Ковер
• Полотенца
• Постельные клопы
• Кровать
• Отель
• Душ
• Общая ванная комната
• Стены

При сравнении с ключевыми словами из отелей в других городах мы обнаружили, что жалоба около общих туалетов появилось только в Нью-Йорке.Ключевое слово таракан , с другой стороны, было уникальным для отзывов об отелях Бангкока.

Инструменты визуализации бизнес-аналитики, такие как MonkeyLearn Studio, позволяют собрать все ваши инструменты анализа данных и результаты на единой яркой панели инструментов:

Выше представлен аспектно-ориентированный анализ мнений клиентов о Zoom в MonkeyLearn Studio. Визуализация показывает отдельные отзывы, сгруппированные по аспектам (удобство использования, поддержка, надежность и т. Д.), затем анализируются настроения, чтобы показать, какие аспекты считаются положительными, а какие - отрицательными. Облако слов внизу показывает самые важные ключевые слова, извлеченные из обзоров. Вы можете попробовать общедоступную панель управления MonkeyLearn Studio, чтобы увидеть все, что она может предложить.

Поисковая оптимизация (SEO)

Одна из основных задач поисковой оптимизации (SEO) - это определение стратегических ключевых слов, на которые вы должны ориентироваться на своем веб-сайте, чтобы создавать контент.

Существует множество программных инструментов для группировки ключевых слов, доступных для исследования ключевых слов (Moz, SEMrush, Google Trends, Ahrefs и многие другие).Однако вы также можете воспользоваться извлечением ключевых слов, чтобы автоматически отсеивать контент веб-сайта и извлекать наиболее часто используемые ключевые слова. Например, если вы определите наиболее релевантные ключевые слова, используемые вашими конкурентами, вы сможете найти отличные возможности для написания контента. А когда вы используете методы семантической группировки ключевых слов и кластеризации ключевых слов, чтобы объединить ключевые слова и фразы, которые часто используются вместе, вы получите преимущество перед конкурентами.

Усовершенствования в NLP, такие как BERT от Google (представления двунаправленного кодировщика от Transformers), помогают лучше понять взаимосвязь слов в поисковых запросах, чтобы пользователи Google Search могли создавать запросы в более разговорной форме.Панду Наяк из Google объясняет, что BERT может обрабатывать, как слова соотносятся со всеми другими словами в предложении, а не просто обрабатывать их по отдельности. Это позволяет машинному обучению лучше понимать контекст и может быть полезно в SEO, чтобы помочь написать текст, который будет более естественным, чем упаковка ключевых слов или использование шаблонных вопросов / ответов в стиле SEO.

Обзоры продуктов и другие типы пользовательского контента могут быть отличными источниками для поиска новых ключевых слов. В этом исследовании, например, анализируются обзоры продуктов ведущих логистических компаний (таких как DHL или FedEx) и выполняется извлечение ключевых слов для определения стратегических ключевых слов, которые можно использовать для SEO-оптимизации логистической компании.

Аналитика продуктов

Для менеджеров по продуктам данные являются основным фактором поддержки каждого их решения. Обратная связь с клиентами во всех ее формах - от взаимодействия со службой поддержки до публикаций в социальных сетях и ответов на опросы - является ключом к успешной стратегии продукта, основанной на данных.

Но как лучше всего обрабатывать большие объемы данных обратной связи с клиентами и извлекать из них то, что имеет отношение к делу? Извлечение ключевых слов можно использовать для автоматического поиска новых возможностей для улучшения, обнаруживая часто используемые термины или фразы, упоминаемые вашими клиентами.

Допустим, вы анализируете взаимодействие клиентов с вашим программным обеспечением и видите резкий рост числа людей, спрашивающих, как использовать функцию X вашего продукта. Это, вероятно, означает, что функция не ясна и вам следует поработать над улучшением документации, пользовательского интерфейса или пользовательского интерфейса для этой функции.

Управление знаниями

В настоящее время в Интернете доступно больше информации, чем когда-либо прежде, и тем не менее 80% этих данных неструктурированы, то есть дезорганизованы, их трудно искать и трудно обрабатывать.Некоторые области, такие как научные исследования и здравоохранение, сталкиваются с огромными объемами неструктурированной информации и, следовательно, пустой тратой своего огромного потенциала.

Извлечение ключевых слов позволяет всем отраслям открывать новые знания, упрощая поиск, управление и доступ к релевантному контенту.

Практикующим врачам и клиницистам, например, необходимо проводить исследования, чтобы найти соответствующие доказательства в поддержку своих медицинских решений. Несмотря на то, что доступно так много данных, трудно найти наиболее актуальные в море медицинской литературы.Автоматическое извлечение наиболее важных ключевых слов и фраз из текста может оказаться большим подспорьем, сэкономив драгоценное время и ресурсы.

Это исследование об использовании извлечения ключевых слов из набора биомедицинских данных, в котором также исследуются возможности обобщения имеющихся данных для поиска наиболее адекватных ответов на сложные вопросы.

Инструменты, ресурсы и руководства для извлечения ключевых слов

Если вам интересно приступить к извлечению ключевых слов, но вы не знаете, с чего начать, здесь вы найдете все необходимые ресурсы для начала.

Во-первых, мы порекомендуем несколько книг и научных статей для более глубокого объяснения методов и алгоритмов извлечения ключевых слов. Затем мы поделимся некоторыми API для извлечения ключевых слов, включая библиотеки с открытым исходным кодом и API SaaS.

Наконец, мы предоставим несколько руководств по извлечению ключевых слов, которые помогут вам начать работу. В некоторых руководствах показано, как запускать извлечение ключевых слов с помощью библиотек с открытым исходным кодом с помощью Python и R. Однако, если вы предпочитаете экономить время и ресурсы, вам может быть полезно попробовать готовое решение.

MonkeyLearn, например, имеет предварительно обученные модели извлечения ключевых слов, в которые вы можете сразу же погрузиться. Или узнайте, как создавать свои собственные индивидуальные модели для обнаружения ключевых слов в текстах. Мы проведем вас через этот процесс и поможем создать модель извлечения ключевых слов, адаптированную к вашим потребностям.

Книги и статьи

Если вы ищете более глубокий подход к извлечению ключевых слов, чтение некоторой существующей литературы по этой теме звучит как следующий логический шаг. Все мы знаем, что поиск подходящих книг и статей может быть непосильным.Чтобы помочь вам с этой задачей, мы перечислили некоторые из наиболее интересных материалов, связанных с извлечением ключевых слов. Закладка, чтобы прочитать позже или начать прямо сейчас:

• Извлечение ключевых слов: обзор методов и подходов (Слободан Белига, 2004). В этой статье рассматриваются существующие исследования по извлечению ключевых слов и объясняются различные методы решения этой задачи. Это также относится к основанным на графах методам извлечения ключевых слов.

• Простое неконтролируемое извлечение ключевой фразы с использованием вложения предложений (Камил Беннани-Смайрес, Клаудиу Мусат и др., 2018).В этой статье описывается новый неконтролируемый метод извлечения ключевой фразы, который использует встраивание предложений и может использоваться для анализа больших наборов данных в режиме реального времени.

• Графический подход к автоматическому извлечению ключевой фразы (Ян Инга, Тан Цинпин и др., 2017). С акцентом на графические методы извлечения ключевых слов, в этой статье исследуется новый подход к извлечению ключевых фраз, относящихся к основным темам в тексте.

• Автоматическое извлечение ключевых фраз на основе НЛП и статистических методов (Мартин Досталь и Карел Джезек, 2010).В этой статье представлен подход к извлечению ключевых слов с использованием статистических методов и оценки шаблонов на основе Wordnet. Этот метод может быть полезен, если автор не предоставил достаточно ключевых слов (или когда ключевых слов нет вообще).

• Анализ текста: приложения и теория (Майкл Берри, 2010). Это отличное введение в различные алгоритмы и методы интеллектуального анализа текста. Алгоритм RAKE, используемый для извлечения ключевых слов, описан в этой книге.

API извлечения ключевых слов

Итак, вы готовы сделать первые шаги в извлечении и анализе ключевых слов.Трудный (и более сложный) путь - разработать всю систему с нуля. Однако есть гораздо более удобное решение: реализовать алгоритмы извлечения ключевых слов с помощью существующих сторонних API.

Споры о выборе и покупке, когда дело доходит до создания пользовательских моделей извлечения ключевых слов и анализа текста: используйте библиотеки с открытым исходным кодом для создания модели или подключения к API SaaS.

Использование библиотек с открытым исходным кодом может быть отличным, если у вас есть опыт работы с данными и кодированием

, но они могут быть дорогостоящими и занимать много времени.С другой стороны, инструменты SaaS могут быть реализованы сразу же, требуют очень мало кода, стоят намного дешевле и полностью масштабируемы.

API-интерфейсы SaaS

Преимущества использования API-интерфейсов SaaS для извлечения ключевых слов:

• Нет настройки. Использование библиотеки с открытым исходным кодом часто включает настройку всего программного интерфейса. Независимо от того, используете ли вы Python или R, вы должны быть знакомы с языками программирования и устанавливать определенные инструменты и зависимости. С другой стороны, API-интерфейсы SaaS делают работу намного быстрее и проще.
• Без кода. SaaS API - это готовые решения: вам не нужно беспокоиться о таких вещах, как производительность или архитектура. Единственные строки кода, которые вам нужно будет написать, - это те, которые будут вызывать API и получать результаты (обычно 10 строк или меньше).
• Простая интеграция. Вы можете легко интегрировать свой SaaS API с такими инструментами, как Zendesk или Google Sheets, что сделает ваше решение для извлечения ключевых слов еще более мощным.

Вот некоторые из самых популярных API SaaS для инструментов извлечения ключевых слов:

• MonkeyLearn
• IBM Watson
• Amazon Comprehend
• Aylien
• Cortical.io

MonkeyLearn

MonkeyLearn предлагает набор инструментов извлечения ключевых слов SaaS, которые можно вызвать с помощью всего нескольких строк кода и которые легко настроить в соответствии с языком и критериями вашего бизнеса. Попробуйте эти предварительно обученные экстракторы прямо сейчас, чтобы увидеть, как они работают:

API MonkeyLearn чрезвычайно прост для распознавания ключевых слов Python (и многого другого), и, что лучше всего, MonkeyLearn Studio позволяет объединить все эти анализы вместе и автоматически визуализируйте их для получения поразительных результатов - и все это выполняется в едином удобном интерфейсе.

IBM Watson

IBM Watson был создан для работы в различных отраслях с Watson Studio в качестве универсального инструмента для построения моделей извлечения ключевых слов (и других) на любой облачной платформе. Watson Speech-to-Text - это отраслевой стандарт для преобразования записанных и живых голосовых разговоров в письменный текст.

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend предлагает предварительно обученные API извлечения ключевых фраз, которые легко интегрируются в существующие приложения. Поскольку Comprehend внедряется и контролируется Amazon, нет необходимости создавать и обучать модели.

AYLIEN

AYLIEN предлагает три API на семи основных языках программирования: API новостей, API анализа текста и Платформа анализа текста (TAP) с доступом к новостному контенту в реальном времени и возможностью создавать собственные экстракторы ключевых слов для любых нужд.

Cortical.io

Cortical.io - отличный вариант с низким кодом для Java, Python и Javascript. Cortical.io использует «семантические отпечатки пальцев» для создания представления отдельных слов и общего значения текста для оптимальной семантической группировки ключевых слов.

Библиотеки с открытым исходным кодом

Если вы умеете программировать, вы можете использовать библиотеки с открытым исходным кодом для реализации модели извлечения ключевых слов с нуля. Существует несколько библиотек для Python и R, которые могут пригодиться для обнаружения ключевых слов, которые поддерживаются активным сообществом специалистов по науке о данных.

Python

Python - наиболее часто используемый язык программирования в науке о данных, известный своим легко понятным синтаксисом. Широкое распространение Python в сообществе специалистов по науке о данных было вызвано растущим списком библиотек с открытым исходным кодом для математических операций и статистического анализа.У Python есть процветающее сообщество и огромное количество библиотек с открытым исходным кодом для задач анализа текста, включая NLTK, scikit-learn и spaCy.

RAKE

RAKE - старая, но широко используемая библиотека Python для извлечения ключевых слов. Эта библиотека реализует алгоритм быстрого автоматического извлечения ключевых слов (RAKE), как описано в этой статье. Следуйте за реализацией Python.

NLTK

Набор инструментов для естественного языка, также известный как NLTK, является популярной библиотекой с открытым исходным кодом для Python для анализа данных человеческого языка.NLTK предоставляет простые в использовании интерфейсы для построения моделей извлечения ключевых слов, а также полезен для обучения моделей классификации, токенизации, выделения, синтаксического анализа и других задач анализа текста.

RAKE NLTK

RAKE NLTK - это конкретная реализация Python алгоритма быстрого автоматического извлечения ключевых слов (RAKE), который использует NLTK под капотом. Это упрощает расширение и выполнение других задач анализа текста.

Scikit-Learn

Scikit-Learn - одна из наиболее широко используемых библиотек с открытым исходным кодом для машинного обучения.Эта библиотека предоставляет доступные инструменты для обучения моделей НЛП классификации, извлечению, регрессии и кластеризации. Кроме того, он предоставляет другие полезные возможности, такие как уменьшение размерности, поиск по сетке и перекрестная проверка. Scikit-Learn имеет огромное сообщество и значительное количество руководств, которые помогут вам начать работу.

spaCy

Еще одна отличная библиотека НЛП для Python - spaCy. Эта библиотека немного новее, чем NLTK или Scikit-Learn, и специализируется на предоставлении простого способа использования глубокого обучения для анализа текстовых данных.

R

R - наиболее широко используемый язык программирования для статистического анализа. У него также очень активное и полезное сообщество. Популярность R в науке о данных и машинном обучении неуклонно растет, и у него есть несколько отличных пакетов для извлечения ключевых слов.

RKEA

RKEA - это пакет для извлечения ключевых слов и фраз из текста с помощью R. Внутри RKEA предоставляет интерфейс R для KEA, алгоритма извлечения ключевых слов, который изначально был реализован на Java и не зависит от платформы.

Textrank

Textrank - это пакет R для обобщения текста и извлечения ключевых слов. Алгоритм вычисляет, как слова связаны друг с другом, проверяя, следуют ли слова друг за другом. Затем он использует алгоритм PageRank для ранжирования наиболее важных слов текста.

Учебники

Довольно теории, теперь пора попробовать извлечение ключевых слов для себя! Практика ведет к совершенству, это факт, особенно когда речь идет о машинном обучении.

Здесь вы найдете несколько простых и полезных руководств по созданию вашей первой модели извлечения ключевых слов. Сначала мы поделимся несколькими инструкциями по извлечению ключевых слов с помощью библиотек с открытым исходным кодом, таких как Python и R.Наконец, для тех, кто не имеет навыков программирования или просто хочет начать прямо сейчас, вы можете узнать, как создать экстрактор ключевых слов с помощью MonkeyLearn.

Учебники с использованием библиотек с открытым исходным кодом

Библиотеки с открытым исходным кодом великолепны благодаря своей гибкости и возможностям, но иногда бывает трудно начать.Ниже приводится список руководств, которые помогут вам реализовать систему извлечения ключевых слов с нуля с использованием фреймворков с открытым исходным кодом.

Python

RAKE

Если вы ищете пошаговое руководство по использованию RAKE, вам следует ознакомиться с этим руководством. В этом руководстве объясняется, как извлекать ключевые слова и ключевые фразы с нуля с помощью реализации RAKE в Python.

Scikit-learn

Ознакомьтесь с этим руководством, в котором объясняется, как использовать Scikit-learn для извлечения ключевых слов с помощью TF-IDF.Обязательно ознакомьтесь с документацией scikit-learn, в которой также есть ресурсы, которые помогут вам начать работу с этой библиотекой.

SpaCy

Это руководство покажет вам пошаговый процесс извлечения ключевых слов с помощью spaCy. В этом руководстве рассказывается, как генераторы n-грамм и пропуска граммов могут помочь вам сгенерировать потенциальные ключевые слова или фразы из текста. Если вы хотите узнать больше о spaCy, ознакомьтесь с spaCy 101, где простыми словами объясняются наиболее важные концепции spaCy.

R

В этом руководстве вы можете узнать, как использовать пакет RKEA в R для извлечения ключевых слов. В нем рассказывается, как загрузить пакет, как создать модель извлечения ключевых слов с нуля и как использовать ее для анализа текста и автоматического получения ключевых слов.

Учебное пособие по извлечению ключевых слов с помощью MonkeyLearn

Погрузитесь в процесс извлечения ключевых слов с помощью предварительно обученного экстрактора MonkeyLearn. Просто вставьте свой собственный текст и посмотрите, насколько легко им пользоваться.

Тест с вашим собственным текстом

 doc = "" "
 Обучение с учителем - это задача машинного обучения 
, изучающая функцию, которая сопоставляет входные данные с выходными на основе 
 на примере пар ввода-вывода. [1] Он выводит функцию 
 из помеченных обучающих данных, состоящих из набора из 
 обучающих примеров. [2] При контролируемом обучении каждый 
 пример представляет собой пару, состоящую из входного объекта 
 (обычно вектор) и желаемое выходное значение (также 
, называемое контрольным сигналом).Алгоритм 
 с контролируемым обучением анализирует данные обучения и выдает выведенную функцию 
, которую можно использовать для отображения новых примеров 
. Оптимальный сценарий позволит алгоритму 
 правильно определять метки классов для невидимых экземпляров 
. Это требует от алгоритма обучения 
 обобщения обучающих данных на невидимые ситуации 
 «разумным» способом (см. Индуктивное смещение). 
 "" "

  ['сериализация', 'частный', 'структура', 'общедоступный', 'класс', 'содержит ',' свойства ',' строка ',' сериализовать ',' попытка ']