Поиск ключевых слов в тексте

7234 15.06.2021 Скачать пример

Поиск ключевых слов в исходном тексте — одна из очень распространенных задач при работе с данными. Давайте рассмотрим её решение несколькими способами на следующем примере:

Предположим, что у нас с вами есть список ключевых слов — названия автомобильных марок — и большая таблица всевозможных запчастей, где в описаниях иногда могут встречаться один или сразу несколько таких брендов, если запчасть подходит больше, чем к одной марке автомобиля. Наша задача состоит в том, чтобы найти и вывести все обнаруженные ключевые слова в соседние ячейки через заданный символ-разделитель (например, запятую).

Способ 1. Power Query

Само-собой, сначала превращаем наши таблицы в динамические («умные») с помощью сочетания клавиш Ctrl+T или команды Главная — Форматировать как таблицу (Home — Format as Table), даём им имена (например Марки и Запчасти) и загружаем по очереди в редактор Power Query, выбрав на вкладке Данные — Из таблицы/диапазона (Data — From Table/Range). Если у вас старые версии Excel 2010-2013, где Power Query установлена как отдельная надстройка, то нужная кнопка будет на вкладке Power Query. Если у вас совсем новая версия Excel 365, то кнопка Из таблицы/диапазона называется там теперь С листа (From Sheet).

После загрузки каждой таблицы в Power Query возвращаемся обратно в Excel командой Главная — Закрыть и загрузить — Закрыть и загрузить в… — Только создать подключение (Home — Close & Load — Close & Load to… — Only create connection)

.

Теперь создадим дубликат запроса Запчасти, щёлкнув по нему правой кнопкой мыши и выбрав команду Дублировать запрос (Duplicate query), затем переименуем получившийся запрос-копию в Результаты и дальше будем работать уже с ним.

Логика действий следующая:

1. На вкладке Добавление столбца выбираем команду Настраиваемый столбец (Add column — Custom column) и вводим формулу =Марки. После нажатия на ОК получим новый столбец, где в каждой ячейке будет вложенная таблица со списком наших ключевых слов — марок автопроизводителей:

2. Кнопкой с двойными стрелками в шапке добавленного столбца разворачиваем все вложенные таблицы. Строки с описаниями запчастей при этом размножатся кратно количеству марок, и мы получим все возможные пары-сочетания «запчасть-марка»:

3. На вкладке Добавление столбца выбираем команду Условный столбец (Conditional column) и задаём условие на проверку вхождения ключевого слова (марки) в исходный текст (описание запчасти):

4. Чтобы поиск был регистроНЕчувствительный, добавляем вручную в строке формул третий аргумент Comparer.OrdinalIgnoreCase к функции проверки вхождения Text. Contains (если строки формул не видно, то её можно включить на вкладке Просмотр):

5. Фильтруем получившуюся таблицу, оставляя только единички в последнем столбце, т.е. совпадения и удаляем ненужный больше столбец Вхождения.
6. Группируем одинаковые описания командой Группировать по на вкладке Преобразование (Transform — Group by). В качестве агрегирующей операции выбираем Все строки (All rows). На выходе получаем столбец с таблицами, куда собраны все подробности по каждой запчасти, включая необходимые нам марки автопроизводителей:

7. Чтобы извлечь марки для каждой запчасти, добавляем еще один вычисляемый столбец на вкладке Добавление столбца — Настраиваемый столбец (Add column — Custom column) и используем формулу, состоящую из таблицы (они у нас располагаются в столбце Подробности) и имени извлекаемого столбца:

8. Щёлкаем по кнопке с двойными стрелками в шапке получившегося столбца и выбираем команду Извлечь значения (Extract values), чтобы вывести марки через любой желаемый символ-разделитель:

9. Удаляем ненужный больше столбец Подробности.
10. Чтобы добавить к получившейся таблице исчезнувшие из неё запчасти, где в описаниях не было найдено ни одной марки — выполним процедуру объединения запроса Результат с исходным запросом Запчасти кнопкой Объединить на вкладке Главная (Home — Merge queries). Тип соединения — Внешнее соединение справа (Right outer join):

11. Останется удалить лишние столбцы и переименовать-переместить оставшиеся — и наша задача решена:

    
    

Способ 2. Формулы

Если у вас версия Excel 2016 или новее, то нашу проблему можно весьма компактно и изящно решить с помощью новой функции ОБЪЕДИНИТЬ (TEXTJOIN):

Логика работы этой формулы проста:

• Функция ПОИСК (FIND) ищет вхождение по очереди каждой марки в текущее описание запчасти и выдаёт либо порядковый номер символа, начиная с которого марка была найдена, либо ошибку #ЗНАЧ! если марки в описании нет.
• Затем при помощи функции ЕСЛИ (IF) и ЕОШИБКА (ISERROR)
  мы заменяем ошибки на пустую текстовую строку «», а порядковые номера символов — на сами названия марок.
• Полученный массив из пустых ячеек и найденных марок собирается в единую строку через заданный символ-разделитель с помощью функции ОБЪЕДИНИТЬ (TEXTJOIN).

Сравнение быстродействия и буферизация запроса Power Query для ускорения

Для тестирования быстродействия возьмем в качестве исходных данных таблицу из 100 000 описаний запчастей. На ней получаем следующие результаты:

• Время пересчета формулами (Способ 2) — 9 сек. при первом копировании формулы на весь столбец и 2 сек. при повторном (сказывается буферизация, видимо).
  
• Время обновления запроса Power Query (Способ 1) гораздо хуже — 110 сек.
  

Само-собой, многое зависит от «железа» отдельно взятого ПК и установленной версии Office и обновлений, но общая картина, думаю, понятна.

Для ускорения запроса Power Query давайте буферизуем таблицу-справочник Марки, т.к. она у нас не меняется в процессе выполнения запроса и постоянно пересчитывать её (как это де-факто делает Power Query) не нужно. Для этого используем функцию Table.Buffer из встроенного в Power Query языка М.


Для этого откроем запрос Результаты и на вкладке Просмотр нажмём на кнопку Расширенный редактор (View — Advanced Editor). В открывшемся окне добавим строку с новой переменной Марки2, которая будет буферизованной версией нашего справочника автопроизводителей и используем эту новую переменную далее в следующей команде запроса:




После такой доработки скорость обновления нашего запроса возрастает почти в 7 раз — до 15 сек. Совсем другое дело :)

Ссылки по теме

• Нечёткий текстовый поиск в Power Query
• Массовая замена текста формулами
• Массовая замена текста в Power Query функцией List. Accumulate

Что это — ключевое слово в тексте, и как его найти?

Для тех, кто работает с текстом, очень важно находить в нём ключевые слова. Что такое ключевое слово в тексте? Давайте разбираться.

Определение понятия

Если правильно найти в тексте ключевые слова, то не составит никакого труда восстановить весь текст. Александр Блок говорил об этом примерно так: текст – это покрывало растянутое на нескольких колышках. Ключевые слова – это опорные фрагменты текста, которые несут на себе содержательную нагрузку всего высказывания и располагаются в определённом порядке.

Если они найдены и расположены правильно, то смысл текста будет ясен и понятен.

Опорные слова в сказке «Курочка Ряба»

Возьмём в качестве примера самый известный текст – сказку «Курочка Ряба». В каждом предложении присутствуют ключевые слова:

1. дед и баба;
2. курочка Ряба;
3. яичко;
4. золотое
5. не разбили;
6. мышка;
7. разбилось;
8. плачут;
9. снесу простое.

По этим опорным фрагментам легко восстанавливается весь текст.

Как находить ключевые слова

Что такое ключевое слово в тексте? Обычно оно является главным членом предложения, ну хотя бы одно из них. Если выбирать ключевое слово из основы, то выбрать рекомендуется то, которое связано с последующим контекстом. Обычно и второстепенные члены избираются в роли опорных по этому принципу – по связи со следующим предложением.

Находим ключевые слова на примере текста

Обратимся к конкретному примеру и найдём в нём опорные слова:

1) Совесть вдруг пропала. 2) Ещё недавно она мелькала там или сям, и вдруг исчезла. 3) Улеглись внутренняя смута и некое вечное беспокойство души, которые вечно бередила и тревожила совесть одним только своим присутствием. 3) Стало свободнее и как-то раздольнее. 4) Люди, выбравшись от ига совести, вздохнули с облегчением, поспешили воспользоваться плодами безнадзорности. 5) Они остервенились: начались грабежи и разбои, обман и мошенничество. 6) В итоге воцарилось всеобщий хаос и разорение. (По М.Е.Салтыкову-Щедрину)

Итак, нам предстоит поиск ключевых слов в тексте, и мы выпишем части основ предложений или целиком основы:

1) совесть;

2) исчезла;

3) улеглись смута и беспокойство;

4) стало свободнее;

5) люди поспешили воспользоваться;

6) остервенились;

7) хаос и разорение.

Чтобы проверить правильность выполненной работы, нужно попробовать по этим словам восстановить текст. Попробуйте это сделать, если вам удастся, значит, с задачей мы справились успешно.

Составление опорного конспекта

Когда нам известно, что такое ключевое слово в тексте, можно использовать это знание в процессе составления опорного конспекта. Возьмём для тренировки лёгкий текст-описание:




Что это — релевантность? Определение

Данный термин существует довольно давно, хоть и стали использовать его относительно недавно, с…

Ночь накинула своё покрывало над осенним лесом. В нём воцарились тишина и покой. Примолкли в тишине деревья. Они кажутся напуганными. Изредка с тихим шелестом падает одинокий листок. Молочно-белый туман оторвался от озера и поплыл на край леса.

И вдруг налетел ветерок. Он ободряюще потрепал верхушки деревьев и разогнал туман. А потом умчался озорник навстречу рассвету.

На небе блистают звёздочки, придавая картине ночи таинственность и великолепие.

Вот и рассвет! Пробудился мир от сна. Лес зашевелился, встрепенулся и потянулся навстречу солнцу с радостью и восторгом.

Составить опорный конспект – найти в тексте ключевые слова	Яркие выражения текста, которые необходимо сохранить при пересказе текста, но они не являются ключевыми.
Первый абзац Ночь. Тишина и покой. Деревья примолкли. Напуганными. Падает листок. Туман поплыл. Второй абзац Ветерок. Потрепал, разогнал. Умчался. Третий абзац Звёздочки – великолепие. Четвёртый абзац Рассвет. Лес с радостью.	Покрывало Воцарились Одинокий Молочно-белый. Озорник Блистают Пробудился. Потянулся.

Если перед нами стоит задача – написать изложение, то, записав при первом чтении левую часть листа (опорный конспект), а при повторном – правую часть (яркие выражения), легко с этой задачей можем справиться.




Узнаем как правильно определить тему текста? Алгоритм…

Шпаргалка для подготовки к контрольной в школе и сдаче ЕГЭ по русскому языку. Что такое тема, чем…

Ключевые слова – помощники поисковых систем

В наше время понятие «ключевые слова» имеют ещё одно значение – это то, что является содержанием сайта и что ищут поисковики. Например, я продавец сковородок, и у меня есть интернет-магазин. На своей странице размещаю текст, в котором несколько раз употребляю это слово. Человек, который хочет купить сковороду, введёт в строку поиска название этого предмета, и выйдет мой сайт.

При этом нужно учитывать плотность ключевых слов в тексте. Если она слишком большая, почти в каждом предложении, поисковая система сочтёт сайт заспамленным и не выведет его в числе первых результатов.

Давайте проведём практическое занятие и попробуем найти ключевые слова в статье из какого-нибудь сайта, например, в таком:

Это путешествие изменило мою жизнь! Алтай – это поистине сказочное место! Оно раскрывает в человеке скрытые возможности, о которых он сам даже не догадывался! Каждый день пребывания здесь насыщен событиями: что ни день, то новые впечатления. Приезжаешь на новое место и думаешь: вот оно, самое прекрасное место Алтая! А через полчаса ты в другой точке, которая ещё краше, ещё великолепнее!

Отдельно хочется поблагодарить Александра, нашего гида, проводника и просто специалиста с большой буквы. Он смог заразить нас любовью к Алтаю, и теперь мы словно все родственники, объединённые одной связью – привязанностью к этому волшебному месту. Хотя уже все далеко друг от друга, но переписываемся и общаемся, вспоминая эту прекрасную сказку, имя которой Алтай!

Ответ: Алтай

Вот мы и разобрались, что такое ключевое слово в тексте. Без него невозможно представить себе связное высказывание, как видите.

Руководство по извлечению ключевых слов: идентификация ключевых слов в тексте

Идентификация ключевых слов является одним из важнейших аспектов анализа контента, но при ручном выполнении может занять много времени.

Извлечение ключевых слов — автоматизированный процесс извлечения релевантных слов и фраз из текста. Это метод анализа текста, который автоматически извлекает важную информацию со страницы. Но как это работает? Как вы определяете ключевые слова в тексте ?

Существует несколько методов извлечения ключевых слов. Они включают простой статистический подход , расширенный процесс машинного обучения и лингвистический подход . В этом руководстве обсуждается извлечение ключевых слов, его важность, применение и определение ключевых слов в тексте .

Эксклюзивное бесплатное пробное предложение

Превзойдите своих конкурентов с помощью уникальных , релевантных и с использованием контента .

Получите 10 000 слов бесплатно

Что такое извлечение ключевых слов?

Извлечение ключевых слов, также известное как анализ ключевых слов s, представляет собой подход к анализу текста и автоматическому извлечению наиболее релевантных слов. Этот метод помогает обобщить содержание текста и распознать ключевые обсуждаемые темы.

Извлечение ключевых слов использует машинное обучение, искусственный интеллект и обработку естественного языка для разделения человеческого языка, чтобы машины могли его понимать и анализировать. Это поможет вам просеять документы, бизнес-отчеты, онлайн-форумы и обзоры, чтобы найти ключевые слова.

Процесс извлечения ключевых слов включает в себя выявление наиболее релевантных слов или фраз, которые могут быть указаны как «главная мысль» текста.

Почему важно извлекать ключевые слова?

Большинство данных, которые мы ежедневно генерируем, неструктурированы и неорганизованы, что затрудняет их анализ и обработку. Извлечение ключевых слов помогает определить наиболее релевантные слова и фразы в большом наборе данных за считанные секунды. Независимо от вашей области, инструменты извлечения ключевых слов незаменимы для автоматического индексирования данных, суммирования текста или идентификации ключевых слов.

Благодаря автоматическому извлечению ключевых слов предприятия могут более эффективно обрабатывать и анализировать данные о клиентах, чтобы получить ценную информацию о темах, которые обсуждают клиенты. Извлечение ключевых слов поможет вам определить, что ваши клиенты считают важным, и аспекты вашего продукта, которые нуждаются в улучшении. Таким образом, вы сможете лучше понять свою клиентскую базу и разработать бизнес-стратегию, основанную на данных.

Извлечение ключевых слов также жизненно важно в академических кругах. Это помогает находить релевантные ключевые слова в существенных наборах данных, таких как новые статьи, журналы или статьи, не читая весь контент.

Извлечение ключевых слов имеет много преимуществ, в том числе:

1. Масштабируемость

Извлечение ключевых слов автоматически анализирует огромный набор данных за считанные секунды, чтобы извлечь наиболее важные слова и фразы. Ручной анализ текста может занимать много времени и быть неэффективным; человеку потребуется слишком много времени для анализа большого количества текстовых документов.

Средства автоматического извлечения ключевых слов широко используются для анализа текстовых документов, быстрого и точного извлечения из них ключевых слов. Это дает аналитикам время сосредоточиться на более важных задачах.

2.

Критерии непротиворечивости

Анализ текста вручную наполнен несоответствиями. Эти несоответствия могут привести к неудовлетворительным результатам и бесплодным поискам. Результаты извлечения ключевых слов непротиворечивы, поскольку процесс основан на правилах и предопределенных параметрах.

3. Анализ в режиме реального времени

Извлечение ключевых слов позволяет анализировать отзывы клиентов, опросы и сообщения в социальных сетях в режиме реального времени. Таким образом, вы будете в курсе того, что потребители говорят о ваших товарах.

Photo by Mel Poole on Unsplash

Применение извлечения ключевых слов

Извлечение ключевых слов можно использовать для разных полей, чтобы получить наиболее релевантные ключевые слова в заданном тексте без фактического чтения всего текста. Автоматизированный процесс жизненно важен для предприятий и профессионалов, которые хотят ускорить ручные или трудоемкие процессы анализа текста.

Например, менеджеры по обслуживанию клиентов, пытающиеся проанализировать взаимодействие с клиентами, могут использовать извлечение ключевых слов для быстрого анализа и обработки текста. Исследователи, просматривающие несколько онлайн-документов по определенной теме, также могут использовать эту технику.

Вот несколько случаев, когда извлечение ключевых слов полезно: 

1. Мониторинг социальных сетей

Люди используют платформы социальных сетей, чтобы выражать свои мысли и мнения по различным темам. Компании могут использовать извлечение ключевых слов, чтобы отслеживать конверсию клиентов в социальных сетях, понимать свою аудиторию, улучшать свои продукты и предотвращать катастрофы в области связей с общественностью.

Извлечение ключевых слов может дать представление о том, что люди говорят о вашем продукте или бренде в социальных сетях. Вы можете использовать эту технику, чтобы следить за тенденциями, проводить исследования рынка и отслеживать конкуренцию.

2. Бизнес-аналитика

Извлечение ключевых слов также может быть полезно для бизнес-аналитики (BI), такой как исследование рынка и конкурентный анализ. С помощью этого метода вы можете собирать информацию из обзоров продуктов, социальных сетей и конверсий по интересующим вас темам. Эта информация поможет вам лучше понять общественное мнение по теме вопроса, которую вы могли бы использовать для улучшения своего продукта или услуги.

Вы также можете использовать извлечение ключевых слов, чтобы сравнить отзывы о своих продуктах с отзывами конкурентов. Таким образом, вы сможете понять болевые точки вашей аудитории и принять решения, основанные на данных, для улучшения ваших предложений.

3. Отзывы клиентов

Онлайн-опросы — отличный способ определить, как клиенты воспринимают ваш продукт, и узнать, какие аспекты клиенты ценят или критикуют больше всего. Результаты опроса могут дать вам надежную информацию для принятия бизнес-решений на основе данных. Ручной анализ ответов на опросы может занимать много времени и быть неэффективным, что приводит к несоответствиям и ошибкам.

Извлечение ключевых слов предлагает простой способ определить наиболее распространенные слова и фразы в ответах клиентов, не просматривая каждое из них вручную.

4.

Поисковая оптимизация (SEO)

Важным фактором поисковой оптимизации является определение целевых ключевых слов на вашем веб-сайте.

Извлечение ключевых слов может помочь вам просеять содержимое веб-сайтов ваших конкурентов и извлечь из них наиболее часто встречающиеся слова. Это отличный способ найти возможности для написания контента. А используя семантическую группировку ключевых слов для классификации ключевых слов и фраз, часто используемых вместе, вы получите преимущество перед конкурентами.

5. Аналитика продуктов

Менеджеры по продуктам используют данные для обоснования своих решений. Отзывы клиентов, от взаимодействия со службой поддержки до ответов на опросы, жизненно важны для успешной стратегии продукта, основанной на данных.

При обработке больших объемов данных отзывов клиентов ручное извлечение наиболее релевантных ключевых слов из текста может потребовать времени и усилий. Методы извлечения ключевых слов помогают менеджерам по продуктам идентифицировать часто используемые термины или фразы, упоминаемые их клиентами. Таким образом, они находят новые возможности для совершенствования.

Фото Olia Gozha на Unsplash

Идентификация ключевых слов в тексте: как работает извлечение ключевых слов

Извлечение ключевых слов упрощает процесс определения релевантных слов и фраз в неорганизованном тексте. Он автоматизирует рабочие процессы, экономя ваше время. Это также дает вам основанную на данных полезную информацию, которая поможет вам принимать более обоснованные бизнес-решения.

Модели извлечения ключевых слов относительно легко внедрить. Существует несколько методов автоматизации извлечения ключевых слов, от простых статистических подходов до продвинутых подходов машинного обучения.

Вот несколько способов идентифицировать ключевые слова в тексте .

Простые статистические подходы

Это один из самых простых методов идентификации ключевых слов и фраз в тексте. Существует несколько статистических подходов, включая частоту слов, словосочетания и совпадения.

Используя эти подходы, вам не нужны обучающие данные для извлечения релевантных ключевых слов в тексте. Но, поскольку они полагаются только на статистику, они могут упускать из виду слова, которые упоминаются в тексте один раз, но по-прежнему считаются уместными.

Ниже приведены некоторые типы статистических подходов.

1. Частота слов

Частота слов включает перечисление слов и фраз, которые чаще всего встречаются в тексте. Это полезно для предприятий при выявлении повторяющихся терминов в обзорах и наиболее распространенных проблемах при взаимодействии со службой поддержки.

Подход с частотой слов рассматривает документы как набор слов. Он не учитывает фундаментальные аспекты, такие как значение, структура, грамматика и последовательность слов. Например, он не может обнаруживать синонимы.

2. Словосочетания и сочетания слов

Словосочетания — это слова, которые часто встречаются вместе. Это могут быть биграмм — два термина, которые появляются рядом, например, «обратите внимание» или «фаст-фуд». Они также могут быть триграмм — группа из трех слов, например, «не при делах».

Словосочетания считают отдельные слова за одно и помогают определить семантическую структуру текста.

Совместное появление означает два термина, которые появляются вместе в текстовом корпусе. Они не обязательно должны быть рядом друг с другом, но имеют семантическую близость.

3. TF-IDF

TF-IDF — частотно-обратная частота документа — это формула, которая измеряет, насколько термин релевантен документу в группе документов. Он оценивает частоту терминов , т. е. количество раз, когда термин появляется в тексте. Затем он сравнивает его с обратной частотой документа — насколько редок или распространен этот термин во всем наборе данных.

Умножение этих двух чисел дает оценку TF-IDF термина в документе. Чем выше балл, тем более релевантным термин является для документа. Применительно к извлечению ключевых слов этот показатель помогает определить наиболее релевантные термины в документе. То есть те, у кого самые высокие баллы. Это может быть полезно для таких задач, как пометка заявок в службу поддержки клиентов и анализ отзывов клиентов.

4. RAKE (быстрое автоматическое извлечение ключевых слов)

RAKE — это популярный метод извлечения ключевых слов, который использует стоп-слова и разделители фраз для поиска наиболее релевантных слов в тексте. Он разбивает текст на список слов, удаляет стоп-слова и возвращает список из 90 005 слов содержания. Затем алгоритм генерирует матрицу совпадений слов. Каждая строка показывает, сколько раз данное содержательное слово встречается с каждым другим словом во фразах-кандидатах.

После того, как матрица разработана, словам присваиваются баллы. Оценка может быть рассчитана как Степень слова, деленная на его частоту.

Photo by Glenn Carstens-Peters on Unsplash

Лингвистические подходы

Методы извлечения ключевых слов используют лингвистическую информацию о текстах и ​​терминах, которые они содержат. Иногда морфологическая или синтаксическая информация (например, часть речи слова) используется для определения того, какие ключевые слова следует извлечь. Некоторые части речи получают более высокие баллы (например, существительные и именные словосочетания), потому что они обычно содержат больше информации, чем другие категории.

В других методах используются дискурсивные маркеры (т. е. фразы, объединяющие дискурс в сегменты, например, «однако» или «более того»).

Подходы к машинному обучению

Машинное обучение — это подразделение искусственного интеллекта, которое создает системы, способные обучаться или повышать производительность на основе потребляемых ими данных. Для извлечения ключевых слов используются системы на основе машинного обучения. Они обрабатывают неструктурированные данные, разбивая их на то, что они могут понять. Они делают это, преобразовывая данные в векторы, которые содержат различные характеристики, характерные для текста.

Методы машинного обучения, такие как машины опорных векторов (SVM) и глубокое обучение, могут использоваться для извлечения релевантных ключевых слов в тексте.

Подведение итогов

Извлечение ключевых слов — это процесс извлечения ключевых слов, которые появляются в большом наборе данных, таком как статья, сообщение в блоге или интернет-форум. Это автоматизированный процесс извлечения наиболее важных слов и фраз из текста.

Извлечение ключевых слов — один из наиболее широко применяемых методов исследования в контент-маркетинге и бизнес-анализе. Это экономит время и усилия, а при анализе крупномасштабного текста позволяет получать более быстрые и точные результаты. Он также автоматизирует рабочие процессы, экономя много времени и энергии и предоставляя полезную информацию, которая поможет вам принимать более обоснованные бизнес-решения.

Это эффективное руководство, в котором обсуждалось извлечение ключевых слов и определение ключевых слов в тексте .

Страница 1 из 1312345…10…»Последняя »

Поиск ключевых слов: Советы по эффективному поиску по тексту письменные документы.

Независимо от того, являетесь ли вы студентом, готовящимся к экзамену, журналистом, ищущим исследовательский материал, или рекрутером, ищущим ключевые слова в резюме, способность быстро и точно просматривать текст в поисках ключевых слов бесценна. В этой статье мы обсудим, как лучше всего быстро и эффективно просматривать текст и как определить наиболее важные слова или фразы, которые помогут вам найти нужную информацию. Мы также дадим несколько полезных советов по максимально эффективному поиску, чтобы вы могли быстро и точно найти нужную информацию.

Вы можете получить доступ к панели поиска из окна редактирования, нажав Ctrl F или щелкнув Главная. Если щелкнуть поле Поиск документа для…, вы найдете нужный текст. Вы можете сразу начать поиск слов, набрав их в Word Web App.

Как найти ключевые слова в тексте?

Изображение получено: cloudfront

Поиск ключевых слов в тексте можно выполнить, предварительно прочитав его и поняв основные обсуждаемые темы. После этого полезно использовать текст для создания списка слов, которые наиболее часто используются или повторяются в тексте. Это можно сделать, выделяя или записывая слова по мере их появления. Кроме того, использование тезауруса для определения синонимов и связанных терминов может быть полезным при поиске ключевых слов. Также может быть полезно использовать онлайн-поисковик, чтобы определить, какие слова чаще всего используются в тексте. Проведение некоторых исследований по этой теме также может помочь определить ключевые слова, используемые экспертами в этой области.

Получение информации с помощью ключевых слов: определение фокуса в тексте

Может быть полезно узнать, какие ключевые слова есть в тексте, чтобы вы могли определить и понять его содержание. В маркетинговых SMS-сообщениях или коммуникационных сообщениях используется цифра, комбинация букв или комбинация слов. Полезно находить повторяющиеся слова или слова содержания в резюме или вопросе, чтобы помочь вам определить ключевые слова. Звездочки, подчеркнутые слова или заголовки с цветовой кодировкой также могут быть добавлены, чтобы предоставить более подробные объяснения и приложения для учащихся. Используя подобные стратегии, можно лучше понять текст.

Как извлечь ключевые слова из PDF-файла?

Изображение получено: rgstatic

В качестве первого шага можно импортировать все библиотеки. Следующим шагом является преобразование файла PDF в формат txt и чтение его содержимого. Третий шаг — выбрать букву «.» Функция findall() для регулярных выражений выполняет ту же функцию.

Тексты можно извлекать из файлов PDF с помощью Python и использовать для поиска по ключевым словам. В этом уроке я буду использовать библиотеку PYPDF2 для извлечения текста из документа. Файлы PDF содержат большое количество неструктурированных данных. После извлечения текстов мы можем выполнить ряд анализов и выяснить, какая информация скрыта внутри, в зависимости от того, что вам нужно.




Извлечение ключевых слов из текста

Изображение получено: cloudfront

Как вы определяете важность извлечения ключевых слов? Процесс извлечения ключевых слов (также известный как обнаружение ключевых слов или анализ ключевых слов) заключается в автоматическом извлечении наиболее часто используемых и наиболее важных слов и выражений из текста. В дополнение к помощи в обобщении текстового содержания он также служит в качестве краткого изложения основных обсуждаемых вопросов.

Извлечение текста — это метод извлечения наиболее релевантных слов и фраз. Приведенные ниже шаги проведут вас через процесс быстрого автоматического извлечения ключевых слов. Textrank — это инструмент Python, который извлекает данные ключевых слов и обобщает их. Rake nltk — это обновленная версия RAKE, включающая поддержку NLTK. Textrank, реализация Python, может извлекать большой объем текста за короткий промежуток времени и одновременно извлекать большой объем информации. Wordcloud — это инструмент визуализации текста, который позволяет пользователям визуализировать текстовые данные . Чем больше слов появляется в облаке слов, тем чаще он появляется в источнике текстового контента (например, в речи, записи в блоге или базе данных).

BERT используется в KeyBert для создания слова или фразы, наиболее похожей на документ. Техника Яке — это неконтролируемый метод автоматического определения наиболее релевантных ключевых слов в тексте. С API-интерфейсами MonkeyLearn вы можете извлекать важные фразы из ваших данных с помощью предварительно обученного экстрактора ключевых слов, который представляет собой удобный инструмент для анализа текста. Textrazor — отличный выбор для разработчиков, которым требуются инструменты для извлечения, которые можно быстро и легко настроить. TextRazor имеет TextRazor API, который можно использовать для извлечения смысла из текстов, и мы можем легко подключить его к нашему языку программирования. Используя наши услуги, можно создавать и извлекать пользовательские экстракторы, синонимы и отношения между объектами, а также ключевые слова и объекты на 12 языках.

Извлечение ключевых слов из текста Python

Извлечение ключевых слов из текста с помощью Python может быть отличным способом быстрого определения ключевых тем и тем в тексте. Python предлагает ряд библиотек и пакетов, которые можно использовать для этого, например NLTK и TextBlob. Обе библиотеки предлагают функции для извлечения ключевых слов, такие как токенизация текста, удаление стоп-слов и создание списков ключевых слов . Используя эти методы, вы можете быстро и легко определить релевантные ключевые слова в тексте, которые помогут вам лучше понять его содержание.

В науке о данных извлечение ключевых слов — это процесс поиска определенных слов в тексте для извлечения важной информации за короткий период времени. Он должен быть простым в использовании и помогать вам получать релевантные ключевые слова из любого текста, чтобы не тратить время на просмотр всей страницы. В этой статье мы рассмотрим все, что вам нужно знать об извлечении ключевых слов с помощью Python. С помощью этой информации они могут получить представление о том, какие проблемы волнуют потребителей и какие отзывы они получают о своих продуктах. Существует несколько методов, используемых для извлечения ключевых слов, среди которых: библиотека извлечения ключевых слов в python и библиотека PKE (Python Keyphrase Extraction) в python — два примера. извлечение ключевых слов — это метод, используемый нами для определения значимости слова в тексте. Поддержка клиентов, SEO-оптимизация, мониторинг социальных сетей и т. д. — это лишь некоторые из областей применения извлечения ключевых слов. В дополнение к методам Python, рассмотренным в предыдущей статье, существуют еще другие методы получения ключевых слов.

Как найти ключевые слова в строке в Python?

Python создает строку метода поиска (запроса). Объект метода. find(search) используется для поиска строки, как в примере выше. Если позиция символа найдена, метод find() возвращает список символов, если строка была найдена.

Генератор ключевых слов из текста

Генератор ключевых слов из текста — отличный инструмент для тех, кто хочет оптимизировать свой контент для видимости в поисковых системах. Это позволяет пользователям брать любой текст и создавать список связанных ключевых слов, которые можно использовать в тексте или где-либо еще, чтобы повысить рейтинг SEO. Генераторы ключевых слов могут учитывать контекст текста и генерировать релевантные ключевые слова, связанные с основной темой, помогая обеспечить оптимизацию контента для успеха поисковых систем. Этот инструмент может быть бесценным активом для любого создателя контента, стремящегося максимально увеличить свою видимость в Интернете.

Раскрытие возможностей поиска по ключевым словам

Найти ключевые слова в тексте может быть сложно, но это возможно. Для этого просто зажмите клавишу Ctrl и нажмите клавишу F (Ctrl F). Вы также можете щелкнуть правой кнопкой мыши (нажмите правую кнопку мыши) на статье и выбрать «Найти» (как показано на изображении ниже).