No mundo de hoje, onde somos bombardeados com informações, ser capaz de extrair insights significativos de conteúdo extenso é mais importante do que nunca. Quer você seja um cientista de dados, um pesquisador ou um desenvolvedor, ter as ferramentas certas pode ajudá-lo a dividir documentos complexos em seus elementos-chave. É aí que entra o KeyBERT - uma poderosa biblioteca Python projetada para extrair palavras-chave e frases-chave usando técnicas de incorporação de BERT.

O que é keyBERT?

1. Compreensão contextual: KeyBERT utiliza embeddings BERT, o que significa que captura as relações contextuais entre palavras. Eles também usam similaridade de cosseno para verificar a similaridade do contexto, o que resulta em palavras-chave mais relevantes e significativas.

2. Personalização: A biblioteca permite personalizar vários parâmetros, como n-gramas, palavras irrelevantes, alterar modelo, usar IA aberta integrada a ela e o número de palavras-chave a serem extraídas, tornando-a adaptável a uma ampla gama de aplicativos.

3. Facilidade de uso: KeyBERT foi projetado para ser fácil de usar, permitindo que iniciantes e desenvolvedores experientes comecem rapidamente com configuração mínima.

Primeiros passos com KeyBERT

Antes de começar a usar o keyBERT, você deve ter o python instalado em seu dispositivo. Agora, você pode instalar facilmente a biblioteca keyBERT usando pip

pip install keybert

Uma vez instalado, crie um novo arquivo python em seu editor de código e use o trecho de código abaixo para testar a 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)

Neste exemplo, KeyBERT processa o documento de entrada e extrai as cinco principais palavras-chave relevantes.

Aplicativos

1. Compreender as preferências: pode ser usado para reunir as preferências do usuário com base em suas leituras em qualquer plataforma, como artigos de notícias, livros ou trabalhos de pesquisa.
2. Criação de conteúdo: blogueiros e profissionais de marketing podem usar KeyBERT para encontrar tópicos de tendência na internet e otimizar seu conteúdo.

Conclusão

No mundo onde os dados são abundantes, ter uma ferramenta como o keyBERT pode extrair informações valiosas deles. Com o uso do keyBERT você pode extrair potencialmente as informações ocultas dos dados de texto. Eu recomendo o KeyBERT por sua interface amigável, já que o usei pessoalmente para concluir um projeto.

Link para documentos oficiais

Link para a documentação do keyBERT