RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) – это алгоритм извлечения ключевых слов, который эффективно выявляет ключевые фразы в тексте. В отличие от извлечения отдельных ключевых слов, RAKE фокусируется на многословных фразах, которые часто лучше отражают основную тему текста.
Разделение текста на фразы. RAKE разделяет текст на фразы, используя заданные разделители (обычно знаки препинания).
Создание матрицы совместной встречаемости слов. На основе разделенных фраз алгоритм строит матрицу, где строки и столбцы представляют слова, а значения ячеек – количество раз, когда эти слова встречаются в одной фразе.
Скоринг каждого слова. Каждому слову присваивается оценка (score) на основе его частоты и степени связи с другими словами в матрице.
Формирование кандидатов в ключевые фразы: слова с высокими оценками объединяются в потенциальные ключевые фразы.
Ранжирование ключевых фраз. RAKE ранжирует полученные ключевые фразы, используя различные метрики, такие как частота, степень связности слов и длина фразы.
Практическое использование
Шаг 1: Установка библиотеки
Для начала работы с RAKE в Python необходимо установить библиотекуrake-nltk:
pip install rake-nltk
Шаг 2: Инициализация объекта RAKE
from rake_nltk import Rake
# Инициализация объекта RAKE с указанием языка (опционально)
rake_object = Rake(language="russian")
Шаг 3: Загрузка и обработка текста
# Загрузка текста из файла (или использование строки)
with open("text.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
text = file.read()
# Предобработка текста (при необходимости):
# - Удаление знаков препинания
# - Приведение к нижнему регистру
# - Удаление стоп-слов
# Вызов метода extract_keywords_from_text()
rake_object.extract_keywords_from_text(text)
from rake_nltk import Rake
text = "Извлечение ключевых слов - важная задача в обработке естественного языка. Алгоритм RAKE эффективно извлекает ключевые фразы из текста."
rake_object = Rake(language="russian")
rake_object.extract_keywords_from_text(text)
keywords = rake_object.get_ranked_phrases()
print(keywords)
Настройка параметров RAKE: Можно настраивать такие параметры, как минимальная и максимальная длина ключевой фразы, список стоп-слов, разделители фраз и др.
Использование различных метрик ранжирования: Помимо частоты можно использовать другие метрики для ранжирования ключевых фраз, например, TF-IDF.
RAKE – это простой и эффективный алгоритм для извлечения ключевых фраз из текста. Он может быть полезен в различных задачах, таких как анализ тональности текста, кластеризация документов и создание тегов.
