Вот пример кода Python, использующий библиотеку NLTK для извлечения ключевых слов и создания заголовка и тегов:

Термин «Циолковский» относится к Константину Циолковскому, российскому учёному и пионеру в области космонавтики. Что касается произношения, то в английском языке оно обычно произносится как «ци-ол-ков-ски» или «ци-ол-ков-ски» с ударением на втором слоге.

  1. Метод обработки естественного языка (NLP):

    • Используйте библиотеку обработки естественного языка, например NLTK или spaCy, для анализа текста и извлечения ключевых слов.
    • Отфильтруйте распространенные стоп-слова (например, «the», «is», «and»), чтобы сосредоточиться на более значимых терминах.
    • Присвойте более высокий вес важным терминам, таким как «Циолковский», «произношение», «методы», «примеры кода» и т. д.
    • Составьте заголовок, объединив наиболее релевантные и весомые термины.
    • Создавайте теги, выбирая ключевые слова с самым высоким рейтингом.
  2. Метод частотно-инверсной частоты документов (TF-IDF):

    • Примените TF-IDF для расчета важности каждого термина в тексте.
    • Определите термины с наивысшим баллом TF-IDF.
    • Используйте эти термины, чтобы создать краткий и информативный заголовок.
    • Выберите термины, получившие наибольшее количество баллов, в качестве тегов.

Выход: