🧐 Palabras claves de un texto
🌞 Técnicas de extracción de palabras clave
Una palabra clave es una frase que la gente le envía por mensaje de texto para obtener información sobre un tema específico. Si crea la palabra clave “Cupón”, por ejemplo, la gente esperará recibir información sobre cupones y ofertas similares cuando envíe un mensaje de texto con la palabra “Cupón”.
Las respuestas a palabras clave son mensajes que se envían a los suscriptores automáticamente cuando envían un mensaje de texto con una palabra clave. Un agente inmobiliario, por ejemplo, puede crear una palabra clave para una vivienda e incluir la información de la misma en la respuesta.
Si ha generado una respuesta para su palabra clave, se enviará a todos los nuevos suscriptores automáticamente. Aparte de la respuesta automática, enviar un mensaje a un grupo de suscriptores de palabras clave es igual que enviar un mensaje a cualquier otro grupo.
Tu lista de palabras clave se dará de baja de todos los contactos que envíen un mensaje de texto de “STOP [palabra clave]”. Sin embargo, podrán seguir recibiendo mensajes de texto de tu número de texto. Ya no podrá enviar mensajes de texto a su contacto si éste simplemente envía un mensaje de texto con la palabra “STOP”. El contacto también se archivará automáticamente. Visita nuestra página de Archivo de Contactos para más detalles.
🙉 Extraer palabras clave de la descripción del trabajo
El objetivo de este artículo es mostrar cómo se pueden utilizar las redes neuronales recurrentes para sintetizar un texto a nivel de palabras utilizando palabras clave. En primer lugar, se utiliza una biblioteca de etiquetado de partes de la oración para extraer verbos y sustantivos de los textos utilizados en nuestra investigación, una parte de los cuales se utiliza como las mencionadas palabras clave tras las eliminaciones automáticas. El objetivo final es entrenar una red neuronal recurrente que pueda asignar la secuencia de palabras clave de un texto a la totalidad del mismo. Las secuencias de palabras clave y de texto completo se reformulan repetidamente para que puedan actuar como entrada y objetivo de la red con la mayor eficacia posible. Los textos esperados son comprensibles, y el resultado del modelo viene determinado por la complejidad del problema, que viene determinada por el porcentaje de palabras de texto completo consideradas como palabras clave, que suele oscilar entre 1/3 y 1/2, el coste de la memoria de entrenamiento, en el que influye principalmente la arquitectura de la red, y la similitud entre los distintos textos, que determina la mejor arquitectura.
😉 Extracción de palabras clave texto corto
Según Egbert y Biber (2019), el objetivo es ayudar en el análisis de subcorpus de texto en lugar de textos individuales. Los términos principales de la dispersión del texto, argumentan, reflejan mejor el subcorpus en su conjunto.
La columna Freq. (como antes) muestra la frecuencia de los tokens de cada palabra clave cuando se muestran las palabras clave de la dispersión textual. La columna Porcentaje muestra ahora el porcentaje de textos en los que se descubrió KW (aquí un total de 24). La columna Textos es la misma que antes. La columna Porcentaje de RC muestra el porcentaje de textos en los que se descubrió cada KW.
☘ Encontrar palabras clave en texto python
El método automatizado para extraer los términos y frases más importantes del texto se conoce como extracción de palabras clave.
📖 Aprendizaje profundo de extracción de palabras clave
Pero, ¿cómo ponerlo en práctica con sus datos empresariales actuales?
😃 Cómo encontrar palabras clave en un texto
Lea esta guía de principio a fin, guárdela para más tarde o vaya a las secciones que más le interesen:
🐵 Cómo identificar las palabras clave en un párrafo
¡Que empiece la fiesta!
🔶 Extraer palabras clave del texto
¿Qué es la extracción de palabras clave y cómo funciona?
La extracción de palabras clave (también conocida como detección de palabras clave o análisis de palabras clave) es una técnica de análisis de textos que extrae automáticamente los términos y expresiones más frecuentes y relevantes de un documento. Ayuda a resumir el contenido del texto y a identificar los temas clave tratados. Para descomponer el lenguaje humano de forma que pueda ser interpretado y analizado por los ordenadores, la extracción de palabras clave combina la inteligencia artificial (IA) del aprendizaje automático con el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Se utiliza para extraer palabras clave de una gran variedad de fuentes, como documentos estándar y registros de empresas, mensajes de redes sociales, foros web y reseñas, informes de noticias, etc. Supongamos que quiere examinar decenas de miles de opiniones de clientes en línea sobre su producto. En cuestión de segundos, la extracción de palabras clave le permite cribar todos los datos y extraer los términos que mejor describen cada análisis. De este modo, podrá ver rápida y fácilmente de qué hablan más sus clientes, ahorrando a su equipo incontables horas de trabajo manual. Considere el siguiente escenario:
