En el mundo actual, donde nos bombardean con información, poder extraer información significativa de un contenido extenso es más importante que nunca. Ya sea científico de datos, investigador o desarrollador, tener las herramientas adecuadas puede ayudarle a dividir documentos complejos en sus elementos clave. Ahí es donde entra KeyBERT: una potente biblioteca de Python diseñada para extraer palabras clave y frases clave utilizando técnicas de incrustación de BERT.

¿Qué es keyBERT?

1. Comprensión contextual: KeyBERT utiliza incrustaciones de BERT, lo que significa que captura las relaciones contextuales entre palabras. También utilizan la similitud de coseno para comprobar la similitud del contexto, lo que da como resultado palabras clave más relevantes y significativas.

2. Personalización: la biblioteca le permite personalizar varios parámetros, como n-gramas, palabras vacías, cambiar modelo, usar open ai integrado con ella y la cantidad de palabras clave para extraer, lo que la hace adaptable a una amplia gama. de aplicaciones.

3. Facilidad de uso: KeyBERT está diseñado para ser fácil de usar, lo que permite que tanto los desarrolladores principiantes como los experimentados comiencen rápidamente con una configuración mínima.

Primeros pasos con KeyBERT

Antes de comenzar con keyBERT, debe tener Python instalado en su dispositivo. Ahora, puede instalar fácilmente la biblioteca keyBERT usando pip

pip install keybert

Una vez instalado, cree un nuevo archivo Python en su editor de código y use el siguiente fragmento de código para probar la biblioteca

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)

En este ejemplo, KeyBERT procesa el documento de entrada y extrae las cinco palabras clave más relevantes.

Aplicaciones

1. Preferencia de comprensión: esto se puede utilizar para recopilar las preferencias del usuario en función de sus lecturas en cualquier plataforma, como artículos de noticias, libros o trabajos de investigación.
2. Creación de contenido: los blogueros y especialistas en marketing pueden utilizar KeyBERT para encontrar temas de actualidad en Internet y optimizar su contenido.

Conclusión

En un mundo donde abundan los datos, contar con una herramienta como keyBERT puede extraer información valiosa de ellos. Con el uso de keyBERT, potencialmente puede extraer la información oculta de los datos de texto. Recomiendo KeyBERT por su interfaz fácil de usar, ya que lo he usado personalmente para completar un proyecto.

Enlace a documentos oficiales

Enlace a la documentación de keyBERT