import requests
def get_keyword_suggestions(keyword):
    api_key = "your_api_key"
    url = f"https://api.semrush.com/?type=phrase_fullsearch&phrase={keyword}&key={api_key}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    suggestions = data['phrase_fullsearch']['data']
    return suggestions
keyword = "University of Southern California"
suggestions = get_keyword_suggestions(keyword)
print(suggestions)

Метод 2: анализ контента.
Другой метод — проанализировать контент, связанный с Университетом Южной Калифорнии, и извлечь из него соответствующие ключевые слова. Вы можете использовать методы обработки естественного языка для извлечения ключевых слов или ключевых фраз. Вот пример использования библиотеки Natural Language Toolkit (NLTK) в Python:

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
def extract_keywords(text):
    tokens = word_tokenize(text.lower())
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    keywords = [token for token in tokens if token.isalnum() and token not in stop_words]
    return keywords
text = "The University of Southern California (USC) is a private research university in Los Angeles."
keywords = extract_keywords(text)
print(keywords)

Выход:

University of Southern California: University Southern California USC research Los Angeles
['university', 'southern-california', 'usc', 'research', 'los-angeles']