Программа которая выделяет слова в тексте

SEO анализ текста онлайн позволяет увидеть количество определенных слов, установить их частотность и тошноту. Данный инструмент полезен для повышения качества статей и СЕО-оптимизации.

Анализ текста онлайн направлен на выявление ключевых слов, установление их плотности. Это один из основных инструментов, помогающих в продвижении, раскрутке сайта, поскольку правильно написанные статьи имеют хорошую релевантность в поисковых системах.

Тошнота текста

Тошнота текста — важный показатель, отражающий качество предлагаемой информации для поисковых систем. Проверить тошноту текста требуется, чтобы узнать частоту повторения определенного слова в статье. Это касается не только ключевых фраз, но и обычных слов. Если частотность ключевых слов в тексте ниже, чем обычных, то релевантность статьи заданному в поисковике запросу уменьшается, как и ранжирование поисковыми системами.

Есть два вида тошноты:

Чем отличается обычный текст от оптимизированного?

Семантический анализ текста дает возможность сделать популярной у поисковиков страницу, на которой размещается статья. Неоптимизированный текст, содержащий полезную информацию, но без ключевых слов, с высоким показателем тошноты не соответствует поисковым запросам и, соответственно, не ранжируется высоко поисковыми системами. Алгоритмы не пропустят сайт с некачественным контентом в ТОП.

Перевод текста в речь/ речи в текст/ копирование текста со скриншотов и фото и перевод в аудиофайл

В процессе SEO оптимизации для раскрутки ресурса нужно соблюдать ряд условий:

Если все выполнить верно, то сайт получит хорошие позиции в выдаче. Проверка текста на СЕО онлайн нужна для создания полезного контента, соответствующего запросу пользователей.

Как снизить тошноту текста?

Анализ текста позволяет увидеть слова, которые чаще всего встречаются в тексте. Для уменьшения тошноты их потребуется заменить. Можно вставить синонимы, фразы, похожие по смыслу, заново переписать предложения, удалить слова. Важно сохранить читабельность и ключевые фразы. Для снижения академической тошноты требуется добавить больше уникальных фраз, разнообразить текст.

Классическая уменьшается при замене слов синонимами. Отредактировав статью, нужно еще раз проверить текст на тошноту, чтобы убедиться в результативности.

Рекомендуемые инструменты

• Анализ контента страницы
• Подбор ключевых слов
• Сравнение двух текстов

Источник: seogift.ru

Задача: извлечь ключевые выражения из текста на русском языке. NLP на Python

Сейчас, когда я пишу эту статью, сохранилась идея, но набор данных конечного результата сильно изменился:

• выбираются не слова, а ключевые выражения и в том числе слова;
• список ключевых выражений размечен 16-ю различными маркерами;
• все слова текста (в том числе и не ключевые) лемматизированы – приведены в начальную форму или унифицированы под выведенный формат;
• каждое слово в тексте имеет дополнительную аналитику, относящуюся к положению по тексту и числу повторений.

• анализа текстов неограниченного круга тематик и отраслей (разработка и тестирование проводилось по материалам тематики промышленности и ВПК — Военно-Промышленного Комплекса);
• автоматической рубрикации, классификации, каталогизации, предметизации материалов (online площадки);
• контроля и фильтрации по содержимому с настройками реакции системы (службам и системам безопасности в замкнутых контурах или online);
• многослойной разметки текстов (ИИ).

Качество

Чтобы не тянуть через всю статью тех, кто верит только цифрам, а не словам и тем, кто ожидает стопроцентного качества и другого не приемлет…

Как скопировать текст с картинки

Качество выборки находится в интервале 95–100% при тестировании на статьях, размером не превышающих 3500 слов. Разброс связан с качеством и сложностью изложения. Вот пример одной из статей, участвовавших в тестировании, а вот результат её автоматического анализа.

Из полученного интервала качества необходимо убрать порядка 7-10%, т.е. фактический уровень качества, скорее будет 85-93%. Это связано с тем, что:

• в процессе тестирования меняются требования к выбираемым данным, которых я ранее не замечал и полагаю, что далеко не всё замечаю и сейчас;
• при ручной сверке присутствует мое субъективное мнение, что именно в статье можно признать ключом, а что нет – и оно с большой долей вероятности не совпадает ключ к ключу с мнением авторов статей.

Что конкретно повлияло на качество результата в каждой статье, можно посмотреть в файле Reasons на GitHub.

Как читать результаты

В каждой папке для конкретной анализируемой статьи лежит 5 файлов с набором данных в юникоде:

1. words.csv — список релевантных слов, включая список неидентифицированных;
2. keys.csv — список ключевых слов, сейчас содержит, кроме маркированных выражений ещё и слова, которые повторяются по тексту не менее заданного числа раз – в данном случае не менее 4 раз;
3. garbage.csv — список неидентифицированных слов;
4. descr_words.csv — описание (статистика) к списку всех слов текста;
5. descr_keys.csv — описание (статистика) к списку ключевых слов;

nrlpk позволяет получить любой набор данных в одном из следующих форматов:

• Pandas Dataframe (по умолчанию);
• Python Dictionary;
• JSON;
• CSV файл.

Методика тестирования

1. Программный (автоматический) анализ текста.
2. Ручное (глазками) выявление, ручное (маркирование) ключевых выражений и сверка полученного списка ключевых выражений, со списком, полученным автоматически.
3. Расчет процента качества: число не попавших выражений или попавших в ключи некорректно + число слов в мусоре, к общему числу слов в тексте.

Инструменты

nrlpk написан на Python 3.7.0. Уже в процессе проработки будущего ПО nrlpk появились два обязательных требования:

• выбираем выражения, а не слова – слова в том числе;
• наличие словаря специализированных отраслевых терминов.

Для снятия сомнений была проведена ручная маркировка выборки текстов из СМИ, взятых с крупнейшего русскоязычного агрегатора новостей по тематике ВПК – ВПК.Name. Анализ маркировки выявил:

• целый слой данных, которые не должны подвергаться пословной токенизации и лемматизации;
• невозможность во многих случаях токенизации по предложениям до серьезной трансформации текста для исправления грамматических неточностей, которые допускают авторы более чем в 80% статей. Эти неточности никак не влияют на восприятие текста человеком, но очень существенно влияют на восприятие и интерпретацию такого текста машиной.

С учетом этих факторов, в качестве базового пакета работы с данными был выбран Pandas, который помимо описанных выше задач позволил проводить пакетную лемматизацию.

После анализа доступных для работы словарей русского языка за основу был взят OpenCorpora, к слову использующийся и в pymorphy2.
Он подвергся трансформации в форму удобную для работы с Pandas, после чего из него выделены следующие словари:

• большой – вся база слов;
• плохие слова – слова, исключаемые из анализа текста в связи с отсутствием значимости;
• специальный – словарь специализированных (отраслевых) слов. В словарь не включены имена собственные: названия, имена, фамилии, адреса, продукция, изделия, компании, персоны и т.д. Это принципиальное и осознанное решение, поскольку в любой живой отрасли/направлении, такой подход потребовал бы постоянного контроля и ручного дополнения словарей, что губит идею облегчения труда через автоматизацию;

Поскольку основа для словарей в nrlpk и pymorphy2 идентична, то и обозначение частей речи (граммем) является идентичным. Число маркеров (нестандартных граммем) на данный момент составляет 16 и большинство из них, если маркированные выражения не состоят из нескольких слов, помимо маркера, имеют ещё и обозначение части речи базовой граммемы. Обозначение совпадающих маркеров (нестандартных граммем) с pymorphy2 идентично, в частности:

• NUMB – число;
• ROMN — римское число;
• UNKN — токен не удалось разобрать.

• NUSR – выражение содержит одно или несколько числовых данных;
• MATH – выражение содержит математическую формулу.

• если в тексте стоит 25 февраля 2020 года, то и ключевое выражение будет 25 февраля 2020 года, с леммой «25.02.2020», граммемой «NUSR» и маркером NUSR;
• однако, если в тексте стоит «25 февраля 2020 года», то ключевое выражение будет «25 февраля 2020 года», с леммой «2ф2г», граммемой «WIQM» и маркером WIQM;
• если в тексте будет 25 тонн, то и в ключе мы увидим «25 тонн», с леммой «2т», где в качестве в качестве граммемы и маркера также будет «NUSR».

Зачем понадобились describe к словам и ключам

Сначала это было нужно для проверки работы алгоритмов nrlpk – не потерялись ли слова, не прошло ли лишнего объединения, какова доля ключей в тексте и т.д.

Но по мере отладки ПО стали проявляться некоторые «закономерности», выявление которых, как задача, перед nrlpk не ставилась:

• выявление слов, написанных с орфографическими ошибками;
• выявление текстов с плохой стилистикой, bad-% > 35% (практические наблюдения в результате тестирования);
• выявление целевых (узконаправленных, четко позиционирующих) текстов — skeys-% < 5 без числовых ключей (практические наблюдения в результате тестирования);
• выявление текстов, не подпадающих под отраслевую тематику – skeys-% < 1.

• выявление текстов «широкого охвата» — keys-% > 45% при ukeys-% стремящемуся к keys-%.

Для чего всё это написано

nrlpk находится в состоянии готовности к работе с текущими показателями качества обработки русских текстов, но не предоставляется как сервис. Автор имеет четкие и понятные направления развития в сторону повышения процента качества и стабилизации этого процента. Для развития этой задачи требуется стратегический инвестор и/или новый правообладатель готовый к дальнейшему развитию проекта к обозначенным целям.

P.S.

Метки к этому (начальному — на Хабре чуть изменен) тексту (приведены ниже) автоматически сгенерированы nrlpk со следующими параметрами:

• не признавать ключами выражений с числовыми данными;
• признавать ключами слова, повторяющиеся по тексту не менее 8 раз.

Источник: habr.com

Выделение уникальных слов в тексте

С помощью данного сервиса вы можете быстро получить список уникальных слов из текста или из списка ключевых фраз.

Просто вставьте ваш текст в окно, нажмите «обработать» и сервис покажет все вхождения слов, их количество и фразы/предложения, где они встречаются.

Выделение уникальных слов в тексте

С помощью данного сервиса вы можете быстро получить список уникальных слов из текста или из списка ключевых фраз.

Просто вставьте ваш текст в окно, нажмите «обработать» и сервис покажет все вхождения слов, их количество и фразы/предложения, где они встречаются.

Видео инструкция по работе с модулем

Выделение уникальных слов в тексте – многофункциональный сервис, созданный для помощи в SEO-продвижении. Он поможет маркетологам, SEO-специалистам, владельцам сайтов и бизнесов составить корректное семантическое ядро, выделить особенности и преимущества над конкурентами. Также автоматизация выделения уникальных слов поможет авторам текстов лучше оптимизировать их под требования клиентов и редполитику.

Есть два сценария использования рассматриваемого модуля:

• Оптимизация уже подобранного SEO-ядра и анализ готового текста (например, с сайта-конкурента) для выборки ключей. В первом случае сервис подойдет для создания технического задания авторам, удаления дублей и других неуникальных вхождений.
• Во втором случае менеджерам и владельцам сайтов будет проще понять на какие ключевые запросы обращать внимание.

Сервисом также могут пользоваться авторы, например, для проверки ключевых запросов в готовом тексте, анализе референсов от заказчиков.

Как пользоваться модулем

Для начала пройдите регистрацию на сайте lk.redbox.su. Введите свои имя, фамилию, почтовый ящик, придумайте пароль. После заполнения анкеты на указанную почту придет сообщение с кодом активации. Введите его и сможете пользоваться всеми модулями на сайте.

Использование сервиса выделения уникальных слов в тексте происходит по такой инструкции:

• В блоке “Выделение уникальных слов в тексте” вставьте список ключей, которые вы ранее спарсили. Можно также вставить готовый текст, например, с сайта конкурента.
• Ниже находится блок “Дополнительно”. В нем указывается количество вхождений, при которых строки удаляются. Этот фильтр полезен для анализа большого текста или сложного семантического ядра.
• Нажмите кнопку “Обработать”, чтобы запустить процесс поиска уникальных слов в тексте.

Обработка результата

По завершении обработки будет показан список уникальных слов и фраз, которые алгоритм выделил из текста. В таблице с результатом можно посмотреть: само слово, его словоформу, количество вхождений, ключевую фразу и место в тексте, где она встречается. Каждую позицию можно:

• удалить, если она нерелевантна;
• скопировать в буфер обмена;
• посмотреть отрывок текста, в котором она встречается.

Готовый результат также можно экспортировать, например, в Excel-файл или полностью скопировать в буфер обмена.

Источник: redbox.su