برای دانلود سریع فایل کافیست روی دکمه‌ی پایین کلیک کنید
برای دانلود اینجا کلیک فرمایید ( استخراج کلمات کلیدی از متن )
· • • • • • • • °° • استخراج کلمات کلیدی از متن استخراج کلمات کلیدی از متن استخراج کلمات کلیدی یافتن کلمات کلیدی و عبارات مشترک › › استخراج کلمات کلیدی یافتن کلمات کلیدی و عبارات مشترک › › شناسایی و استخراج کلمات کلیدی و عبارات متداول در هر متن با استفاده از این ابزار پیشرفته و رایگان – استخراج نقاط کلیدی و ایدهها ابزار خلاصهساز متن به شما کمک میکند با کاهش طولانی کردن شمارنده کلمات شمارش کلمات و بهبود نوشتار ردیابی تعداد کلمات و حروف، اصلاح دستور زبان، خلاصه متن، استخراج کلمات کلیدی متن متن کاوی فارسییار › › استخراج کلمات کلیدی متن متن کاوی فارسییار › › این ابزار کلمات کلیدی متن را با پنج رویکرد ، ، ، و استخراج میکند متن ورودی جهت بررسی استخراج نقاط کلیدی و ایدهها › › استخراج نقاط کلیدی و ایدهها › › ابزار خلاصهساز متن به شما کمک میکند با کاهش طولانی کردن متون طولانی به خلاصهای واضح و مختصر، برجستهسازی نکات کلیدی را برای جلوگیری از بار اطلاعاتی زیاد، تصفیه دانش و ارائه درک کارآمد استخراج کلمات کلیدی از متن فارسی با روش های آماری › › استخراجکلماتاستخراج کلمات کلیدی از متن فارسی با روش های آماری › › استخراجکلمات کلمات کلیدی اطلاعات نحوی مفیدی را برای بسیاری از کارهای پردازش متن فراهم میکند، به عبارتی استخراج کلمات کلیدی، فرآیند شناسایی خودکار اصطلاحات به کار رفته در یک سند است مراحل الی در › › › › چکیده ۱ مقدمه ۱۱ انواع خلاصه‌سازی متن ۱۲ چالش‌های پیش‌رو ۲ مراحل و روش‌های موجود ۲۱ واکشی خبر ۲۲ پیش‌پردازش ۲۳ پردازش ۲۴ تولید خلاصه نسخه آزمایشی پیاده سازی اولیه را از اینجا مشاهده نمایید لطفا در صورت مشاهده‌ی باگ، گزارش دهید برای استفاده یک لینک یک خبر یا مقاله را در ورودی وارد کنید و دکمه مشاهده‌ی خلاصه را بزنید در صورتی که برای آن خبر کار نکرد لطفا لینک را گزارش دهید ضمن عذرخواهی، ممکن است در بعضی ساعات به خاطر ایراد در یا تغییر کد در بعضی از ساعات کار نکند در این پروژه، ابتدا به بیان و پیاده‌سازی چند روش خلاصه‌سازی متن خواهیم پرداخت و تکنیکهای خاصی را که منحصرا به خلاصه‌سازی خبر مربوط می‌شوند را توضیح می دهیم سپس کارگزارِ خلاصه‌سازیِ خبرِ موجز، که از ترکیب چند روش خلاصه‌سازی آماری و یادگیریِ ماشین استفاده می کند را معرفی می کنیم موجز، از تکنیکهای مربوط به پردازش زبان طبیعی و قواعد مربوط به زبان در سال‌‌‌های اخیر نرخِ رشدِ اطلاعات، بسیار فزاینده است با توجه به این افزایش حجم مستندات متنی، برای پاسخگویی به نیاز‌‌‌های اطلاعاتی کاربران، دیگر تکنیکهای بازیابی اطلاعات به تنهایی کارا نیستند از این رو خلاصه‌سازی متن‌‌‌ها به منظور فهم کلیه اطلاعات بااهمیت متن از جایگاه ویژه‌ای برخوردار است این کار منجر به استفاده از منابع بیشتر و با سر در منابع، دسته‌بندی‌های مختلفی برای کارگزارهای خلاصه‌سازی معرفی شده است که وجوهِ مشترک بسیاری دارند •نوع خلاصه به طور کلی خلاصه‌سازی به دو نوع مستخرج و چکیده تقسیم بندی میشود در خلاصه‌های مستخرخ، جملاتی از متنِ اصلی، به عنوان جملاتِ مهم از سند در خلاصه انتخاب می‌شوند اما در خلاصه‌های چکیده، خروجی می‌تواند شاملِ جملات جدیدی باشد که دربرگیرندهِ اطلاعات مهم متن است اکثر سیستم‌های خلاصهساز، خلاصه‌های مستخرج تولید می‌کنند • تعداد اسناد کارگزار خلاصهساز می‌تواند، یک سندِ مجزا را خلاصه کند یا چندین سند را که یک رویداد را گزارش می‌دهند خلاصه کند •پارامتر خلاصه‌ی یک متنِ یکسان، می‌تواند برای هر کاربر، با توجه به ویژگی‌های شخصی وی، متفاوت باشد ویژگی‌های کاربر می‌تواند به صورت هوشمند یا با پرسش از وی استخراج شود •حفظ پیوستگی خلاصه‌سازی با رویکرد مستخرج، باعث حذف برخی از جملات می شود ممکن است جملات متن خلاصه، دچار گسستگی و عدم ارتباط موضوعی با یکدیگر باشند •ضمایر سرگردان ممکن است مرجع برخی ضمیرها مانند «وی» و «آن» در جملاتی باشد که حذف شده‌اند و خود جملاتِ شامل این ضمیرها، در متن خلاصه شده آمده باشد این موضوع باعث ابهام و کاهش خوانایی متن میشود •استاندارد متون عدم رعایت استانداردی یکسان در متون خبری، به ویژه محتوای خبری که توسط خبرگزاری‌های فارسی تولید میشود باعث ایجاد مشکل خواهد شد به عنوان مثال، قرارندادن علایم نگارشی در یک متن باعث می شود که تحلیل‌گرهای زبان‌های طبیعی، دچار خطا شوند خطا در تحلیل جایگاه کلمات، باعث خطا در تکنیک‌هایی که از ویژگی‌های زبان استفاده می‌کنند خواهد شد •حجم خلاصه یافتن میزان مطلوب کاهش حجم یک متن به صورت خودکار، توسط سیستم خلاصهساز یکی از چالش های اصلی در زمینه پیاده سازی و ارزیابی سیستم های خلاصه سازی است •ارزیابی کیفیت خلاصه ارزیابی خروجی سیستم خلاصهساز گاهی اوقات یک موضوع کیفی است در بعضی از موارد حتی مشاهده میشود که یک خلاصه توسط دوفرد مختلف متفاوت ارزیابی میشود کمی نبودن برخی از معیارهای ارزیابی، یک چالش اساسی محسوب میشود •پردازش زبان فارسی در توسعه این سیستم علاوه بر چالش های معمول های پردازش زبان طبیعی، مشکلات خاصی نیز وجود دارد که مرتبط با قواعد زبان فارسی هستند مشکل دیگر در پردازش زبان فارسی کم بودن منابع زبانی، مثل پیکره‌های متنی مناسب برای این زبان است به طور کلی عمل خلاصه‌سازی در سه مرحله‌ی پیش‌پردازش، پردازش و تولید خلاصه انجام میشود در خلاصه‌سازی اخبار، باید مرحله واکشی خبر را نیز به ابتدای این مراحل اضافه نماییم ما، واکشی را، استخراجِ متنِ اصلیِ خبر، عنوان آن و مهم‌ترین تصویر موجود مرتبط، از یک صفحه وب تعریف میکنیم واکشی تصویر مرتبط به خبر، از آن جهت اهمیت دارد که گاهی، تمام خبر در یک تصویر خلاصه میشود یا در برخی موارد، خبر توضیحی از تصویر است و بدون وجود آن، بی‌معنی واکشی متن و عنوان اصلی یک خبر یا مقاله از صفحه وب، به دلیل یکسان نبودن ساختار صفحات سایتهای مختلف نیاز به به‌کارگیری تکنیکهای مختلفی دارد برای این‌کار دو مرحله‌ی زیر را، پیشنهاد میکنیم • واکشی بر پایه‌ی ساختار صفحات وب طبق بررسی ها، اکثر سایتهای خبرگزاری‌های فارسی، عموما از دو نرم‌افزار اتوماسیون خبرگزاری ایران سامانه و استودیو خبر استفاده می‌کنند بنابراین ساختار صفحات وب این سایت‌ها عموما مشابه است برای این سایت‌هامی‌توان، با استفاده از شناسایی موقعیت تگ‌های به راحتی و به طور دقیق، عنوان و متن اصلی خبر را استخراج کرد واکشی تصویر هم برای این سرویس‌ها به سادگی با استفاده از تگ‌های تصویر انجام میگیرد • واکشی بر پایه‌ی روش‌های هوشمند اگر ساختار صفحه ای که لینک آن را داریممانند بالا مشخص نبود باید بتوانیم متن اصلی و عنوان خبر را از آن استخراج کنیم برای واکشی عنوان و متن اصلی مقاله، روش زیر به ذهن می‌رسد برای پیدا کردن متن اصلی خبر، ابتدا تمامی تگ‌هایی مانندِ تگ را حذف می کنیم سپس از بین بخش‌های مختلف متنی، بزرگترین قسمت را به عنوان متن اصلی در نظر گرفته و واکشی می کنیم برای یافتن عنوان خبر، می‌توان از تگ استفاده کرد چنانچه عنوان خبر در این تگ نبود می‌توان به دنبال تمامی تگ‌هایی گشت که یک متن را بزرگنمایی می کنندمثل یا در این صورت ممکن است چندین گزینه برای انتخاب عنوان وجود داشته باشد اگر چنین اتفاقی افتاد، ابتدا با یکی از روش های‌های یافتن کلمات کلیدی در متنمانند روش ، کلمات کلیدی متن را استخراج میکنیم سپس گزینه‌ای را انتخاب میکنیم که کلمات کلیدی بیشتری در آن وجود داشته باشد به دلیل عدم رعایت استانداردهای نگارشی زبان فارسی توسط منابع، پیش از انجام هر عملی به روی متنی که از صفحه وب واکشی شده است، باید پیش‌پردازش را انجام دهیم تا به متونی استاندارد برسیم کارهای مرتبط پیشین ، کارهای زیادی را برای پیش پردازش زبان فارسی پیشنهاد داده‌اند که البته برخی از آنها،نادرست، فاقد دلیل منطقی و یا مغایر با شیوه‌ی درست نگارش زبان فارسی به نظر می‌رسند و باعث پردازش اضافی بر روی متن می‌شوند در زیر اعمالی را که برای پیش‌پردازش زبان فارسی، منطقی به نظر می رسد را ذکر می کنیم •تبدیل نویسه «ی» و «ک» عربی به نوع فارسی آنها •تبدیل نویسه های «ؤ» به «و»، «ئ» به «ی» و «أ» به «ا» •تبدیل حمزه‌ی آخر کلمات به «ی» با رعایت نیم فاصله مناسب •اصلاح فاصله‌گذاری نادرست پرانتزها •تبدیل اعداد عربی و انگلیسی به معادل فارسی آنها ۲۳۱ حذف کلمات ایست یک پیکره از افعال، کلمات پرتکرار، ضمایر، قیدها، حروف ربط، حروف اضافه و حروف تعریف را به عنوان پیکره‌ی کلمات ایست فارسی در نظر گرفتیم و آنها را از متن اصلی حذف میکنیم زیرا این کلمات ارزش پایینی در درک مفهوم از جمله دارند این لیست حتما باید متناسب با سیستم خلاصهساز خبری تنظیم شود چون بعضی از واژه‌ها مانند «چون» و «زیرا» و در بیشتر لیست‌های کلمات ایست فارسی هستند ولی در خبر، واژه‌های مهمی محسوب می‌شوند حذف کلمات ایست به بهبود نتایج کمک بسیار زیادی میکند ۲۳۲ دادن امتیاز بیشتر به کلمات عنوان اصلی خبر عنوان خبر، شامل کلمات اصلی خبر است و می‌توان در متن نیز امتیاز بیشتری برای جملاتی که حاوی این کلمات هستند در نظر گرفت فقط باید دقت داشت که کلمات ایست حتما بایستی از عنوان خبر حذف شوند ۲۳۳ موجودیت‌های نامدار موجودیت‌های نامدار در زبان، به مجموعهای از اسامی مانند نام افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها و است تشخیص موجودیت‌های نامدار متن از دوجهت در خلاصه‌سازی متن اهمیت دارد ۱ امتیازدهی به جملات حاوی موجودیت‌های نامدار در خبرها، معمولا جملاتی که موجودیت نامدار دارند از اهمیت بالایی برخوردارند لذا بایستی به آنها امتیاز زیادی داد ۲ رفع ابهام جملات با جایگزینی ضمایر با اسامی همانطور که گفته شد، یک چالش اساسی در خلاصه‌سازی متن ضمایر مبهم هستند معمولا در ۸۰ درصد موارد، مرجع ضمیر در جمله قبلی می‌باشددر حالت ایده‌آل بایستی ضمیر را با مرجع آن جایگزین کرد آزمایش پردازش زبان طبیعی دانشگاه استنفورد، یک ابزار بسیار قدرتمند برای تشخیص موجودیت‌های نامدار در متن ارایه داده است یک پیکره‌ی متنی شامل موجودیت‌های نامدار فارسی را هم مهندس مجید عسگری ساخته‌اند و لطف کردند و برای بنده ارسال کردند و فعلا از آن پیکره و کد برای تشخیص موجودیت‌های نامدار استفاده کردم توضیح به دلیل محرمانگی پیکره کدهای مربوط به این پیکره و خود پیکره در یک دیگر هستند و آنها را روی سورس قرار نداده‌ام ۲۴۱ روش این روش برگرفته از معیار فرکانس کلمه معکوس فرکانس سند در بازیابی اطلاعات است فرکانس یک کلمه، تعداد تکرار آن در متن است فرکانس جمله، تعداد جملات سند است که حاوی آن کلمه هستند این مشخصه بعد از حذف تمامی کلمات ایست، برای تمام کلمات هر جمله محاسبه می شود وزن هر جمله از مجوع وزن کلمات آن جمله تقسیم بر تعداد کلمات آن بدست می آید و در نهایت، بسته به حجم دلخواه خلاصه جملات با بیشترین وزن انتخاب می شوند فرمول این روش به صورت زیر است در این رابطه تعداد تکرار کلمه و بیانگر عکس تعداد تکرار جمه از کلمه ام است در رابطه ، تعداد کل جملات و تعداد جملاتی است که در آن کلمه ام وجود دارد سپس وزن هر کلمه را از فرمول زیر محاسبه می کنیم در نهایت وزن جملات را از تقسیم مجموع وزن کلمات آن جمله بر تعداد کلمات آن بدست می آوریم ۲۴۲ روش مبتنی بر گراف در این روش، سند به شکل یک گراف غیر جهت‌دار که جملات، گره‌های تشکیل دهنده آن هستند ارایه میشود نظریه گراف می‌تواند برای تجسم شباهت درون‌سندی و بین‌سندی به کار گرفته شود در واقع ما در این روش به هر جمله یک گره، اختصاص می‌دهیم و اگر یک جمله با جملات دیگر ارتباط داشته باشد، بین آن دو گره یال رسم میشود معیار ارتباط بین جملات، داشتن کلمات کلیدی بیشتر، نزدیک بودن به عنوان متن و می‌تواند باشد در نهایت گره‌هایی که درجه بیشتری دارند به عنوان خروجی انتخاب می‌شوند برای به دست آوردن شباهت بین جملات از فرمول کسینوسی زیر استفاده میکنیم که در این فرمول و دو جمله از سند هستند تعداد رخداد کلمه‌ی در جمله است شباهت بین هر دوجمله را در سند با استفاده از فرمول بالا به دست می‌آوریم و در یک ماتریس ذخیره میکنیم توجه کنید که وزن اعداد این ماتریس، مقادیر بین صفر و یک هستند و مقدار بیشترین شباهت بین زمانی است که دو جمله دقیقا یکسان باشند و مقدار آن برابر یک است سپس به کمک این ماتریس، گراف شباهت جملات را رسم میکنیم به عنوان مثال به گراف زیر توجه کنید شکل ۲۱ گراف شباهت یک سند با یازده جمله همانطور که مشخص است یال‌های پررنگ‌تر نشان‌دهنده‌ی شباهت بیشتر می‌باشد حال برای به دست آوردن متن خلاصه، گره‌هایی که مجموع وزن اتصالات آنها بیشتر است را به عنوان خروجی در نظر می‌گیریم ۲۴۳ روش مبتنی بر زنجیره لغوی زنجیره‌های لغوی، کلماتی هستند که از نظر معنایی با یکدیگر در ارتباط هستند به عنوان نمونه، واژگانی نظیر کوشش، سعی و تلاش در یک زنجیره قرار میگیرند روش‌های خلاصه‌سازی مبتنی بر زنجیره لغوی، در سه مرحله عمل می کنند ۱ تولید زنجیره‌های لغوی ۲ امتیاز دادن به زنجیره‌ها ۳ یافتن بهترین زنجیره برای ارزش‌دهی و استخراج جملات کلیدی ارتباط بین واژه‌های یک زنجیره لغوی می‌تواند هم‌معنی‌بودن، مخالف‌بودن، اشتقاق و شمول باشد روش‌های زنجیره‌ی لغوی معمولا با پیکره‌ی کار می‌کنند دو الگوریتم مختلف برای ایجاد زنجیره‌ها وجود دارد رویه غیر مبهم حریصانه و رویه غیر حریصانه در رویه غیر مبهم حریصانه، زنجیره یک کلمه فقط به کمک کلمات قبل از آن در متن، مشخص میشود به این صورت که بر اساس روابط تعیین شده، اگر زنجیره مرتبط با کلمه، در زنجیره‌های از قبل موجود یافت شود آن را در همان زنجیره درج می‌کنند و در غیر این صورت برای آن یک زنجیره جدید می‌سازند در مقابل، الگوریتم غیر حریصانه، تا هنگامی که تمامی کلمات در متن پردازش شود منتظر می‌ماند، سپس با توجه به تمام لغات متن، زنجیره هر کدام را یافته و ایجاد میکند نبود یک پیکره‌ی جامع مانند در زبان فارسی، یک چالش اساسی است و پیاده‌سازی این روش ساده و کارآمد را برای زبان فارسی غیر ممکن کرده است توضیح نحوه کار با در کتابخانه‌ی ، اینجا توضیح داده شده است شمارنده کلمات شمارش کلمات و بهبود نوشتار › شمارنده کلمات شمارش کلمات و بهبود نوشتار › ردیابی تعداد کلمات و حروف، اصلاح دستور زبان، خلاصه متن، استخراج کلمات کلیدی و بیشتر برای هر متن با این ابزار پیشرفته و رایگان › › › › الگوریتمهای مختلفی برای استخراج کلمات کلیدی وجود دارد ما در این مقاله از روش استفاده کردهایم در روش متن ورودی ابتدا به جملات و کلمات شکسته میشود و سپس گراف معنایی آن ایجاد می استخراج کلمات کلیدی از متن استخراج کلمات کلیدی از متن استخراج کلمات کلیدی از متن فارسی با روش های آماری استخراجکلماتکلیدی کلمات کلیدی مجموعهای از لغات مهم در یک سند هستند که توصیفی از محتوای سند را فراهم میآورند و برای اهداف مختلفی مورداستفاده قرار میگیرند کلمات کلیدی اطلاعات استخراج کلمات کلیدی هضم کتابخانهٔ پردازش زبان فارسی الگوریتمهای استخراج کلمات کلیدی در نیز هر کدام به روشی سعی دارند این رفتار انسان را تقلید کنند استخراج کلمات کلیدی رویکردی تحلیلگرانه برای شناسایی نرمالسازی متن و استخراج استخراج کاندیداها استخراج وکتور برای هر یک از استخراج کلمات کلیدی یافتن کلمات کلیدی و عبارات مشترک ابزار استخراج کلمه کلیدی از یک مدل زبان استفاده میکند که الگوها دستور زبان و واژگان را از مقادیر بزرگی از دادههای متنی یاد میگیرد سپس از آن دانش برای استخراج کلمات کلیدی متن متن کاوی فارسییار این ابزار کلمات کلیدی متن را با پنج رویکرد و استخراج میکند استخراج خودکار کلمات کلیدی متون کوتاه فارسی با استفاده از در روش پیشنهادی که روشی ترکیبی از دو مدل آماری و یادگیری ماشین می باشد پس از آموزش روی متن کلماتی که با سایر کلمات دارای فاصله کمی بوده استخراج شده و استخراج کلمه کلیدی راهنمای یافتن کلیدواژه های مناسب رایا مارکتینگ وبلاگ تحقیق کلمات کلیدی استخراج کلمه کلیدی که با نام تجزیه و تحلیل کلمات کلیدی نیز شناخته می شود یک تکنیک افزایش مخاطب و بهینه سازی سایت است سئو چیست هر اقدامی که ما استخراج کلمات و عبارات کلیدی از متون فارسیمروری بر پژوهشهای استخراج کلمات عبارات کلیدی متن پیشنیاز بسیاری دیگر از وظایف حوزه پردازش زبان طبیعی است اما بررسی متون فارسی و انگلیسی این حوزه نشان میدهد که تلاش راه برای استخراج کلمات کلیدی یک سایت راههایاستخراجکلماتکلیدییکسا اگر از کلمه کلیدی اصلی سایت خود اطلاع دارید ابزارهای تحقیق کلمات کلیدی میتوانند به شما کمک کنند تا کلماتی کلیدی را بر اساس جستجوهای کاربران در اینترنت به دست استخراج کلمات کلیدی از متن فارسی با روش های آماری استخراجکلماتکلیدیازم کلمات کلیدی مجموعهای از لغات مهم در یک سند هستند که توصیفی از محتوای سند را فراهم میآورند و برای اهداف مختلفی مورداستفاده قرار میگیرند کلمات کلیدی اطلاعات ارائه روشی برای استخراج کلمات کلیدی و وزندهی کلمات برای بهبود در این پژوهش سعی شده با استفاده از اصطلاحنامه که از نظامی ساختارمند برخوردار است کلمات کلیدی بامعناتری از متون استخراج کرد و با آنها طبقهبندی متون فارسی را ابر کلمات آنلاین پردازش متن فارسی تحلیل متن انلاین ابر کلمات فارسی تبدیل متن به متن خبری تبدیل متن محاوره به رسمی متن کاوی ابر کلمات کلیدی
