В современном мире, где мы засыпаны информацией, возможность извлекать значимую информацию из обширного контента важнее, чем когда-либо. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, исследователем или разработчиком, наличие правильных инструментов поможет вам разбить сложные документы на ключевые элементы. Именно здесь на помощь приходит KeyBERT — мощная библиотека Python, предназначенная для извлечения ключевых слов и фраз с использованием методов внедрения BERT.

Что такое ключBERT?

1. Понимание контекста: KeyBERT использует встраивания BERT, что означает, что он фиксирует контекстуальные отношения между словами. Они также используют косинусное сходство для проверки сходства контекста, что приводит к созданию более релевантных и значимых ключевых слов.

2. Настраиваемость: библиотека позволяет настраивать различные параметры, такие как n-граммы, стоп-слова, модель изменения, использовать интегрированный с ней открытый искусственный интеллект и количество извлекаемых ключевых слов, что делает ее адаптируемой к широкому диапазону. приложений.

3. Простота использования: KeyBERT удобен для пользователя, позволяя как новичкам, так и опытным разработчикам быстро приступить к работе с минимальной настройкой.

Начало работы с KeyBERT

Прежде чем начать работу с keyBERT, на вашем устройстве должен быть установлен Python. Теперь вы можете легко установить библиотеку keyBERT с помощью pip

pip install keybert

После установки создайте новый файл Python в редакторе кода и используйте приведенный ниже фрагмент кода для тестирования библиотеки.

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)

В этом примере KeyBERT обрабатывает входной документ и извлекает пять наиболее релевантных ключевых слов.

Приложения

1. Понимание предпочтений: это можно использовать для сбора предпочтений пользователей на основе их чтения на любой платформе, например новостных статей, книг или исследовательских работ.
2. Создание контента: блоггеры и маркетологи могут использовать KeyBERT для поиска актуальных тем в Интернете и оптимизации своего контента.

Заключение

В мире, где данных много, наличие такого инструмента, как keyBERT, может извлечь из них ценную информацию. С помощью keyBERT вы потенциально можете извлечь скрытую информацию из текстовых данных. Я рекомендую KeyBERT из-за его удобного интерфейса, поскольку я лично использовал его для завершения проекта.

Ссылка на официальную документацию

Ссылка на документацию по keyBERT