情報が溢れている今日の世界では、広範なコンテンツから有意義な洞察を抽出できることがこれまで以上に重要になっています。データ サイエンティスト、研究者、開発者のいずれであっても、適切なツールを使用すると、複雑なドキュメントを主要な要素に分解するのに役立ちます。ここで KeyBERT が登場します。これは、BERT 埋め込み技術を使用してキーワードとキーフレーズを抽出するために設計された強力な Python ライブラリです。

keyBERTとは何ですか?

1. コンテキストの理解: KeyBERT は BERT 埋め込みを利用します。これは、単語間のコンテキスト上の関係をキャプチャすることを意味します。また、コサイン類似度を使用してコンテキストの類似性をチェックし、より関連性の高い意味のあるキーワードを生成します。

2. カスタマイズ性：nグラム、ストップワード、機種変更、統合されたオープンaiの使用、抽出キーワード数などの各種パラメータをライブラリでカスタマイズでき、幅広い対応が可能です。アプリケーションの数。

3. 使いやすさ: KeyBERT はユーザーフレンドリーになるように設計されており、初心者も経験豊富な開発者も最小限のセットアップですぐに使い始めることができます。

KeyBERT の入門

keyBERT を使い始める前に、デバイスに Python がインストールされている必要があります。これで、pip
を使用して keyBERT ライブラリを簡単にインストールできます。

pip install keybert

インストールしたら、コード エディターで新しい Python ファイルを作成し、以下のコード スニペットを使用してライブラリをテストします

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)

この例では、KeyBERT が入力ドキュメントを処理し、上位 5 つの関連キーワードを抽出します。

アプリケーション

1. 嗜好の理解: これは、ニュース記事、書籍、研究論文など、あらゆるプラットフォームでの読書に基づいてユーザーの嗜好を収集するために使用できます。
2. コンテンツ作成 : ブロガーやマーケティング担当者は KeyBERT を使用して、インターネット上でトレンドのトピックを見つけ、コンテンツを最適化できます。

結論

データが豊富な世界では、keyBERT のようなツールを使用すると、そこから貴重な情報を抽出できます。 keyBERT を使用すると、テキスト データから隠された情報を抽出できる可能性があります。私は個人的にプロジェクトを完了するために KeyBERT を使用したことがあるので、ユーザー フレンドリーなインターフェイスの KeyBERT をお勧めします。

公式ドキュメントへのリンク

keyBERT ドキュメントへのリンク