In der heutigen Welt, in der wir mit Informationen bombardiert werden, ist es wichtiger denn je, aus umfangreichen Inhalten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen zu können. Unabhängig davon, ob Sie Datenwissenschaftler, Forscher oder Entwickler sind, können Sie mit den richtigen Tools komplexe Dokumente in ihre Schlüsselelemente zerlegen. Hier kommt KeyBERT ins Spiel – eine leistungsstarke Python-Bibliothek zum Extrahieren von Schlüsselwörtern und Schlüsselphrasen mithilfe von BERT-Einbettungstechniken.

Was ist keyBERT?

1. Kontextverständnis: KeyBERT nutzt BERT-Einbettungen, was bedeutet, dass es die kontextuellen Beziehungen zwischen Wörtern erfasst. Sie verwenden auch Kosinusähnlichkeit, um die Ähnlichkeit des Kontexts zu überprüfen, was zu relevanteren und aussagekräftigeren Schlüsselwörtern führt.

2. Anpassbarkeit: Mit der Bibliothek können Sie verschiedene Parameter anpassen, z. B. N-Gramm, Stoppwörter, Modelländerung, Verwendung der integrierten offenen KI und die Anzahl der zu extrahierenden Schlüsselwörter, wodurch sie an ein breites Spektrum anpassbar ist von Anwendungen.

3. Benutzerfreundlichkeit: KeyBERT ist benutzerfreundlich gestaltet und ermöglicht sowohl Anfängern als auch erfahrenen Entwicklern einen schnellen Einstieg mit minimalem Setup.

Erste Schritte mit KeyBERT

Bevor Sie mit keyBERT beginnen, muss Python auf Ihrem Gerät installiert sein. Jetzt können Sie die keyBERT-Bibliothek einfach mit pip installieren

pip install keybert

Erstellen Sie nach der Installation eine neue Python-Datei in Ihrem Code-Editor und verwenden Sie das folgende Code-Snippet, um die Bibliothek zu testen

from keybert import KeyBERT

# Initialize KeyBERT
kw_model = KeyBERT()

# Sample document
doc = "Machine learning is a fascinating field of artificial intelligence that focuses on the development of algorithms."

# Extract keywords
keywords = kw_model.extract_keywords(doc, top_n=5)

# Print the keywords
print(keywords)

In diesem Beispiel verarbeitet KeyBERT das Eingabedokument und extrahiert die fünf wichtigsten relevanten Schlüsselwörter.

Anwendungen

1. Präferenzen verstehen: Dies kann verwendet werden, um Benutzerpräferenzen basierend auf ihren Lektüren auf jeder Plattform zu erfassen, z. B. Nachrichtenartikel, Bücher oder Forschungsarbeiten.
2. Inhaltserstellung: Blogger und Vermarkter können KeyBERT verwenden, um Trendthemen im Internet zu finden und ihre Inhalte zu optimieren.

Abschluss

In einer Welt, in der es viele Daten gibt, kann ein Tool wie keyBERT die wertvollen Informationen daraus extrahieren. Mit der Verwendung von keyBERT können Sie möglicherweise die verborgenen Informationen aus den Textdaten extrahieren. Ich empfehle KeyBERT wegen seiner benutzerfreundlichen Oberfläche, da ich es persönlich zum Abschließen eines Projekts verwendet habe.

Link zu offiziellen Dokumenten

Link zur keyBERT-Dokumentation