Для распознавания ключевых слов в текстовых материалах используются различные методы, среди них:
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). dzen.ru Статистический метод, который оценивает важность слова в документе относительно всей коллекции документов. dzen.ru Чем чаще слово встречается в документе и реже в других документах, тем выше его значение. dzen.ru
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction). dzen.ru Алгоритм, который работает на основе частоты появления слов и их соседства в тексте. dzen.ru RAKE выделяет ключевые фразы путём анализа их статистических характеристик. dzen.ru
YAKE (Yet Another Keyword Extractor). dzen.ru Независимый от языка алгоритм для извлечения ключевых слов, который использует комбинацию нескольких метрик для оценки важности слов. dzen.ru
TextRank. dzen.ru Алгоритм, основанный на графовом подходе, который использует ранжирование вершин (слов) в графе на основе их связей с другими вершинами. dzen.ru
Алгоритм линейного распределения. moluch.ru Процедура линейного разделения текста разбивает строки на слова, а слова — на отдельные буквы. moluch.ru
Алгоритм контурного анализа. moluch.ru Суть алгоритма сводится к точному представлению границ, для чего используется четыре модели кривых и методы подгонки моделей к краевым точкам. moluch.ru
Алгоритм на основе нейронной сети. moluch.ru На вход нейронной сети подаётся растровое изображение текста. moluch.ru В начале по входному тексту рассчитываются определённые признаки. moluch.ru Результатом расчётов является некоторый вектор значений признаков. moluch.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.