Обработка естественного языка (NLP) с помощью Python:

• Метод: используйте библиотеку, например NLTK (Natural Language Toolkit) или spaCy, для токенизации текста, маркировки частей речи и распознавания именованных объектов.

• Пример кода (с использованием NLTK):

TF-IDF (частота документа, обратная частоте терминов):

• Метод: вычислить оценки слов в тексте по TF-IDF и извлечь наиболее важные ключевые слова на основе их оценок.

• Пример кода (с использованием scikit-learn):

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  
  def extract_keywords(text):
   vectorizer = TfidfVectorizer()
   tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text])
   feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()
  
   # Extract keywords based on TF-IDF scores
   top_keywords = [feature_names[idx] for idx in tfidf_matrix.indices if tfidf_matrix.data[idx] > 0.2]
   return top_keywords
  
  text = "The author of Namesake is Jhumpa Lahiri."
  keywords = extract_keywords(text)
  print(keywords)  # Output: ['namesake', 'jhumpa', 'lahiri', 'author']

Извлечение ключевых слов на основе правил:

• Метод: Определите набор правил или шаблонов для извлечения ключевых слов на основе определенных шаблонов или структур текста.

• Пример кода (с использованием регулярных выражений в Python):

  import re
  
  def extract_keywords(text):
   # Define patterns for keyword extraction
   patterns = [r"author of (\w+)", r"(\w+) Namesake"]
   keywords = []
  
   for pattern in patterns:
       matches = re.findall(pattern, text, re.IGNORECASE)
       keywords.extend(matches)
  
   return keywords
  
  text = "The author of Namesake is Jhumpa Lahiri."
  keywords = extract_keywords(text)
  print(keywords)  # Output: ['author', 'Jhumpa']