在当今世界,我们被信息轰炸,能够从广泛的内容中提取有意义的见解比以往任何时候都更加重要。无论您是数据科学家、研究人员还是开发人员,拥有正确的工具都可以帮助您将复杂的文档分解为关键元素。这就是 KeyBERT 的用武之地——一个强大的 Python 库,旨在使用 BERT 嵌入技术提取关键字和关键短语。
上下文理解:KeyBERT 利用 BERT 嵌入,这意味着它捕获单词之间的上下文关系。它们还使用余弦相似性来检查上下文的相似性,从而产生更相关和更有意义的关键字。
可定制性:该库允许您自定义各种参数,例如 n-gram、停用词、更改模型、使用与之集成的 open ai 以及要提取的关键字数量,使其适应广泛的范围应用程序。
易于使用:KeyBERT 设计为用户友好型,使初学者和经验丰富的开发人员能够通过最少的设置快速入门。
在开始使用 keyBERT 之前,您必须在设备上安装 python。现在,您可以使用 pip 轻松安装 keyBERT 库
pip install keybert
安装后,在代码编辑器中创建一个新的 python 文件并使用下面的代码片段来测试库
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)
在此示例中,KeyBERT 处理输入文档并提取前五个相关关键字。
在数据丰富的世界中,像 keyBERT 这样的工具可以从中提取有价值的信息。通过使用 keyBERT,您有可能从文本数据中提取隐藏信息。我推荐 KeyBERT,因为它的用户界面友好,因为我亲自使用它完成了一个项目。
keyBERT 文档链接
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