PT Адриан Сума Джайя: поставщик качественного промышленного мазута для производственного сектора

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.