정보가 넘쳐나는 오늘날의 세계에서는 광범위한 콘텐츠에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 데이터 과학자, 연구원, 개발자 모두에게 적합한 도구를 사용하면 복잡한 문서를 핵심 요소로 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것이 KeyBERT가 등장하는 곳입니다. BERT 임베딩 기술을 사용하여 키워드와 핵심 문구를 추출하도록 설계된 강력한 Python 라이브러리입니다.

키버트란 무엇인가요?

1. 문맥 이해: KeyBERT는 BERT 임베딩을 활용합니다. 즉, 단어 간의 문맥 관계를 캡처합니다. 또한 코사인 유사성을 사용하여 문맥의 유사성을 확인하여 보다 관련성이 높고 의미 있는 키워드를 생성합니다.

2. 사용자 정의 가능성: 라이브러리를 사용하면 n-그램, 중지 단어, 모델 변경, 통합된 개방형 AI 사용 및 추출할 키워드 수와 같은 다양한 매개변수를 사용자 정의할 수 있으므로 광범위한 적용이 가능합니다. 응용 프로그램 수입니다.

3. 사용 편의성: KeyBERT는 사용자 친화적으로 설계되어 초보자와 숙련된 개발자 모두 최소한의 설정으로 빠르게 시작할 수 있습니다.

KeyBERT 시작하기

keyBERT를 시작하기 전에 기기에 Python이 설치되어 있어야 합니다. 이제 pip를 사용하여 keyBERT 라이브러리를 쉽게 설치할 수 있습니다.

pip install keybert

설치가 완료되면 코드 편집기에서 새 Python 파일을 생성하고 아래 코드 조각을 사용하여 라이브러리를 테스트하세요.

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)

이 예에서 KeyBERT는 입력 문서를 처리하고 상위 5개의 관련 키워드를 추출합니다.

응용

1. 선호도 이해: 이는 뉴스 기사, 서적, 연구 논문 등 모든 플랫폼에서 읽은 내용을 기반으로 사용자 선호도를 수집하는 데 사용할 수 있습니다.
2. 콘텐츠 생성: 블로거와 마케팅 담당자는 KeyBERT를 사용하여 인터넷에서 인기 있는 주제를 찾고 콘텐츠를 최적화할 수 있습니다.

결론

데이터가 풍부한 세상에서는 keyBERT와 같은 도구를 사용하면 데이터에서 귀중한 정보를 추출할 수 있습니다. keyBERT를 사용하면 잠재적으로 텍스트 데이터에서 숨겨진 정보를 추출할 수 있습니다. 개인적으로 프로젝트를 완료하는 데 KeyBERT를 사용한 적이 있기 때문에 사용자 친화적인 인터페이스 때문에 KeyBERT를 추천합니다.

공식 문서 링크

keyBERT 문서 링크