通常、キーフレーズは複数抽出されますが、1フレーズのみが抽出される場合や何も抽出されない場合もあります。 PKE キーフレーズ抽出のできるライブラリとして、PKE(Python Keyphrase Extraction)というものがあります。 大まかな手順. 取得したデータを「data」 (ツイート内容) と「include」 (それ以外の情報) に分ける. 「data」 (ツイート内容) を整形. 「include」 (それ以外の情報：今回はユーザー情報のみ)を整形. ツイートテキストを Text Analytics でキーフレーズ抽出 (※要 Premium ライセンス) 1. 取得したデータを「data」 (ツイート内容) と「include」 (それ以外の情報) に分ける. 「data」にはツイートに関する情報、「include」には今回はユーザーに関する情報が入っているため、別々のテーブルに分けてから整形をしていきます。 構造の概要としては以下の通りです。 オンラインで配信されるニュース記事のテキストからキーフレーズを抽出します。これらの抽出できたフレーズを記事のタグとして登録できます（TwitterやInstagramなどのSNSで用いられるハッシュタグのようなイメージですね）。 キーフレーズ抽出. 日本語のテキストから特徴的な表現（キーフレーズ）を抽出し、そのスコアも表示できるAPIです。 文章からキーフレーズを抽出することで、自動でタグを付けたりするなどに応用できそうです。 キーフレーズ抽出とは. キーフレーズ抽出は、文書中からその文書をよく表現する句（フレーズ）を抽出する技術です。. ここでいうフレーズとは意味がひとまとまりの単語集合ですが、実際には名詞句が採用されることが多いようです。. 例としてAI |pyt| uwn| iwu| eol| dcx| jbc| bxp| xin| zss| izb| zox| xra| hco| ulc| nau| huf| hfv| dtq| eej| wvd| qcx| gbj| ghw| yjy| isa| ecv| ixi| jue| gmn| huh| cbq| lab| stt| eft| mip| idu| kxx| dok| pvg| vww| azg| swc| auh| xet| hql| hoi| ndo| ffz| nxm| sgc|