आज की दुनिया में, जहां हम सूचनाओं से भरे हुए हैं, व्यापक सामग्री से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने में सक्षम होना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। चाहे आप डेटा वैज्ञानिक, शोधकर्ता या डेवलपर हों, सही उपकरण होने से आपको जटिल दस्तावेज़ों को उनके प्रमुख तत्वों में तोड़ने में मदद मिल सकती है। यहीं पर KeyBERT आता है - एक शक्तिशाली पायथन लाइब्रेरी जिसे BERT एम्बेडिंग तकनीकों का उपयोग करके कीवर्ड और कीफ़्रेज़ निकालने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

कीबर्ट क्या है?

1. प्रासंगिक समझ: KeyBERT BERT एम्बेडिंग का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि यह शब्दों के बीच प्रासंगिक संबंधों को पकड़ता है। वे संदर्भ की समानता की जांच करने के लिए कोसाइन समानता का भी उपयोग करते हैं जिसके परिणामस्वरूप अधिक प्रासंगिक और सार्थक कीवर्ड मिलते हैं।

2. अनुकूलन: लाइब्रेरी आपको विभिन्न मापदंडों को अनुकूलित करने की अनुमति देती है, जैसे एन-ग्राम, शब्दों को रोकना, मॉडल बदलना, इसके साथ एकीकृत ओपन एआई का उपयोग करना और निकालने के लिए कीवर्ड की संख्या, जो इसे एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अनुकूल बनाती है। आवेदनों की संख्या.

3. उपयोग में आसानी: KeyBERT को उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाया गया है, जो शुरुआती और अनुभवी डेवलपर्स दोनों को न्यूनतम सेटअप के साथ जल्दी से शुरुआत करने में सक्षम बनाता है।

KeyBERT के साथ शुरुआत करना

KeyBERT के साथ आरंभ करने से पहले, आपके डिवाइस पर Python इंस्टॉल होना चाहिए। अब, आप pip का उपयोग करके आसानी से keyBERT लाइब्रेरी इंस्टॉल कर सकते हैं

pip install keybert

एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, अपने कोड संपादक में एक नई पायथन फ़ाइल बनाएं और लाइब्रेरी का परीक्षण करने के लिए नीचे दिए गए कोड स्निपेट का उपयोग करें

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)

इस उदाहरण में, KeyBERT इनपुट दस्तावेज़ को संसाधित करता है और शीर्ष पांच प्रासंगिक कीवर्ड निकालता है।

अनुप्रयोग

1. वरीयता को समझना: इसका उपयोग किसी भी मंच, जैसे समाचार लेख, किताबें, या शोध पत्र पर उनके पढ़ने के आधार पर उपयोगकर्ता की प्राथमिकताएं इकट्ठा करने के लिए किया जा सकता है।
2. सामग्री निर्माण: ब्लॉगर और विपणक इंटरनेट पर ट्रेंडिंग विषयों को खोजने और अपनी सामग्री को अनुकूलित करने के लिए KeyBERT का उपयोग कर सकते हैं।

निष्कर्ष

दुनिया में जहां डेटा प्रचुर मात्रा में है, keyBERT जैसा टूल होने से इससे बहुमूल्य जानकारी निकाली जा सकती है। keyBERT के उपयोग से आप संभावित रूप से टेक्स्ट डेटा से छिपी हुई जानकारी निकाल सकते हैं। मैं KeyBERT को उसके उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफेस के लिए अनुशंसित करता हूं, क्योंकि मैंने व्यक्तिगत रूप से एक प्रोजेक्ट को पूरा करने के लिए इसका उपयोग किया है।

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