Dans le monde d'aujourd'hui, où nous sommes bombardés d'informations, être capable d'extraire des informations significatives à partir d'un contenu étendu est plus important que jamais. Que vous soyez un data scientist, un chercheur ou un développeur, disposer des bons outils peut vous aider à décomposer des documents complexes en leurs éléments clés. C'est là qu'intervient KeyBERT : une puissante bibliothèque Python conçue pour extraire des mots-clés et des phrases clés à l'aide des techniques d'intégration BERT.

Qu’est-ce que keyBERT ?

1. Compréhension contextuelle : KeyBERT utilise les intégrations BERT, ce qui signifie qu'il capture les relations contextuelles entre les mots. Ils utilisent également la similarité cosinus pour vérifier la similarité du contexte, ce qui donne lieu à des mots-clés plus pertinents et plus significatifs.

2. Personnalisation : la bibliothèque vous permet de personnaliser divers paramètres, tels que les n-grammes, les mots vides, le changement de modèle, l'utilisation de l'IA ouverte qui y est intégrée et le nombre de mots-clés à extraire, ce qui la rend adaptable à un large éventail des candidatures.

3. Facilité d'utilisation : KeyBERT est conçu pour être convivial, permettant aux développeurs débutants et chevronnés de démarrer rapidement avec une configuration minimale.

Premiers pas avec KeyBERT

Avant de commencer avec keyBERT, vous devez avoir python installé sur votre appareil. Désormais, vous pouvez facilement installer la bibliothèque keyBERT à l'aide de pip

pip install keybert

Une fois installé, créez un nouveau fichier python dans votre éditeur de code et utilisez l'extrait de code ci-dessous pour tester la bibliothèque

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)

Dans cet exemple, KeyBERT traite le document d'entrée et extrait les cinq mots-clés les plus pertinents.

Applications

1. Préférence de compréhension : cela peut être utilisé pour recueillir les préférences des utilisateurs en fonction de leurs lectures sur n'importe quelle plate-forme, comme des articles de presse, des livres ou des documents de recherche.
2. Création de contenu : les blogueurs et les spécialistes du marketing peuvent utiliser KeyBERT pour trouver des sujets d'actualité sur Internet et optimiser leur contenu.

Conclusion

Dans un monde où les données sont abondantes, disposer d'un outil comme keyBERT peut en extraire des informations précieuses. Avec l'utilisation de keyBERT, vous pouvez potentiellement extraire les informations cachées des données texte. Je recommande KeyBERT pour son interface conviviale, car je l'ai personnellement utilisé pour réaliser un projet.

Lien vers les documents officiels

Lien vers la documentation keyBERT