Ключевые слова: bahan bakar minyak industri, PT Адриан Сума Джая, промышленное мазут
Заголовок: «Промышленное мазут: надежное энергетическое решение от PT Адриана Сума Джая»
Название: «PT Адриан Сума Джая: Обеспечение качественного промышленного мазута для производственного сектора»
Метод 3: ориентация на конкретные отрасли
Если вы хотите сосредоточиться на конкретных отраслях, которые обслуживает PT Adriean Suma Jaya, вы можете включить ключевые слова, связанные с отраслью. Вот пример:
Название: «Решения в области промышленного мазута для производства, строительства и транспорта: PT Адриан Сума Джая»
Пример кода:
Чтобы привести пример кода, я предполагаю, что вы ищете базовую реализацию экстрактора ключевых слов в Python. Вот простой фрагмент кода с использованием библиотеки Natural Language Toolkit (NLTK):
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
def extract_keywords(phrase):
# Tokenize the phrase
tokens = word_tokenize(phrase.lower())
# Remove stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english')) # Assuming English language
tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
# Extract keywords (noun and adjective words)
keywords = [token for token, pos in nltk.pos_tag(tokens) if pos.startswith('N') or pos.startswith('J')]
return keywords
# Example usage
phrase = "bahan bakar minyak industri PT Adriean Suma Jaya"
keywords = extract_keywords(phrase)
print(keywords)
Этот код использует NLTK для токенизации фразы, удаления стоп-слов (обычных слов, таких как «the», «и» и т. д.) и извлечения ключевых слов на основе тегов части речи. Вы можете дополнительно настроить и улучшить этот код в соответствии с вашими конкретными требованиями.
Обратите внимание, что приведенный пример кода представляет собой базовую реализацию и может потребовать дальнейших улучшений в зависимости от ваших конкретных требований и имеющихся данных.