Ключевые слова в тексте это слова: Что такое ключевые слова в русском языке? Как найти главные? Пример 🤓 [Есть ответ]

Ключевые слова в тексте: как правильно вставить в статью

Ключевые слова в тексте часто сбивают с толку начинающих авторов. Особенно когда их количество зашкаливает. Эта статья появилась на свет благодаря одной из моих читательниц, которая озадачила меня предметным вопросом. На минуту представьте, что Вам нужно написать небольшую статью. Скажем, на 1 страницу А4 ( ~2 тыс. знаков). И все бы ничего, если бы не запросы. Их слишком много для такого ограниченного объема. В качестве эксперимента предположим, что у нас вот такое “локальное” семантическое ядро (перечень ключевых слов).

Ключевые слова, которые нужно вставить в текст.

При этом неважно, пишете Вы статью для себя (своего сайта, блога) или по техническому заданию оптимизатора (вебмастера). Проблема одна: вставить такое количество ключей в столь малый объем текста сложно. Тем более, чтобы все это выглядело естественно, органично, и не было переспама, за который поисковые системы наказывают (или, как говорят seo-специалисты, пессимизируют, накладывают фильтры).

Но это только на первый взгляд. Сейчас я покажу Вам пару хитростей и трюков, благодаря которым ключи можно не считать. Условно, конечно. Чем выше плотность — тем выше риск попадания под фильтры. Поэтому в данной статье мы будем рассматривать крайний, так сказать, академический, случай, который на практике в идеале разбавлять большим объемом информативного текста.

Важный момент: для простоты при демонстрации решения этой задачи я не буду учитывать и подробно описывать тематическое ядро и фактор латентно-семантического индексирования (LSI-фактор). Подробнее о них можно узнать из этого видеоурока.

Итого. Перед нами стоит задача: написать текст заданного объема и вставить ключевые слова из массивного технического задания оптимизатора. Давайте решим ее вместе и по шагам.

Шаг 1: определяем намерение (интент) пользователя и тип текста

Первым делом нужно посмотреть на ключи, определить целевую аудиторию (для кого пишем текст) и выбрать тип статьи. 99% авторов выбирают описательный материал в стиле а-ля “Ландшафтный дизайн для частного дома”. В худшем случае — просто делают рерайт публикаций из интернета. Но мы пойдем другим, более грамотным, путем.

Рассуждаем логически. У нас ключи связаны с визуальным направлением. Аудитория – владельцы частных домов с небольшими участками. С высокой долей вероятности интент пользователя, или причина, по которой человек вводит ключевые слова, – увидеть примеры ландшафтного дизайна, которые можно воссоздать у себя на участке 6-10 соток своими силами. Вот почему в качестве типа статьи я выберу формат ТОП-N с небольшой теоретической вставкой о стилях.

Шаг 2: группируем ключевые слова

Когда я определил целевую аудиторию и ее интент, я группирую ключевые слова, чтобы определиться с будущей структурой текста.

Группируем ключевые слова.

Всего у меня получилось четыре группы запросов:

1. Основной запрос, который пойдет в заголовок статьи, лид и Title.
2. Общие запросы, так сказать, технические ключевые слова, которые я равномерно вставлю в материал.
3. Один предметный запрос, который я использую в подзаголовке, тем самым повысив его вес.
4. Дополнительные ключевые слова, которые обязательно нужно визуализировать.

Как только группировка завершена, переходим к подготовке тезисов будущей статьи.

Шаг 3: составляем тезисы для структуры текста

Если правильно сгруппировать ключи, структура начинает вырисовываться сама собой. Ее только нужно немного оформить и «причесать». Я выбрал вот такой незамысловатый вариант.

1. Заголовок, который включает основной запрос.
2. Лид, проблемный абзац, в котором я озвучиваю проблему целевой аудитории и обещаю показать изящное решение.
3. Теоретическая вставка о стилях ландшафтного дизайна, актуального для целевой аудитории.
4. Примеры ландшафтного дизайна на базе тех ключевых слов, которые нам нужно визуализировать.

• С розами
• С хвойником
• С миксбордерами
• С галькой
• С чем-нибудь еще, чтобы получилось 5 пунктов

Шаг 4: собираем и анализируем необходимую информацию

В статье, которую я хочу написать, мне нужно рассказать читателю о стилях ландшафтного дизайна и показать наглядные примеры. В стилях я ни в зуб ногой, и своих примеров у меня, естественно, нет. Я же копирайтер, а не ландшафтный дизайнер. Поэтому на этом этапе моя задача собрать и обработать недостающую информацию, которую затем можно использовать в тексте.

Этот шаг потребует дополнительных телодвижений и усилий, но и окупится сторицей: я смогу создать мало того что уникальный материал, так его еще будет интересно читать.

Шаг 5: Пишем текст

Ключи есть. Информация есть. Структура есть. Написать статью теперь – дело техники. Более того, на базе этих исходных данных я могу создать огромное множество уникальных текстов. Словом, здесь мы просто идем по пунктам структуры, вставляя ключевые слова органично в тех местах, где они подходят. Если нет, то не вставляем пока вообще. Наша главная задача – получить хороший материал для читателя, т.к. от этого зависят поведенческие факторы. Для роботов адаптируем чуть позже, если будет нужно. В самом конце.

Для большего удобства процесс написания текста и вставки ключевых слов я разобью на несколько этапов в соответствии со структурой. Грубо говоря, каждый функциональный блок или их связка — это этап. Используемые запросы из семантического ядра я буду отмечать красным цветом.

Этап №1: заголовок и первый абзац

Как я уже говорил, в заголовке я использую ключевое слово, но при этом добавляю еще изюминку материала — обещание закрыть интерес пользователя и дать то, что он ищет. Например, так.

Заголовок и первый абзац с ключевыми фразами.

Обратите внимание: в заголовке я использовал различные комбинации ключевых слов, но так, чтобы основной запрос имел прямое вхождение (т.е. использовался в точности так, как написано в техническом задании).

Первый абзац (лид) я также начинаю с ключевого запроса, чтобы показать поисковым системам его значимость. Обратите также внимание, что в самой сложной формулировке технического задания от копирайтера могут требовать все запросы использовать в прямом вхождении. И здесь нужно сделать одну оговорку.

ОЧЕНЬ, ОЧЕНЬ, ОЧЕНЬ ВАЖНЫЙ МОМЕНТ

Я использую в этом примере все запросы в прямом вхождении и в рамках ограниченного объема исключительно в демонстративных целях решения сложной задачи. В реальных условиях, если Вы встречаете такие требования, — с Вас спроса не будет. Что требуют — то и получают. Но для своего сайта я настоятельно НЕ рекомендую использовать сплошные прямые формы ключевых слов в таком количестве, особенно если это касается коммерческих запросов а-ля «Купить бензопилу в Москве», потому что это прямой и быстрый путь попадания под фильтры поисковых систем. Это чтобы не было претензий, дескать, Шардаков рекомендует написать спамный текст. Совет: в любой ситуации старайтесь исходить из здравого смысла.

И еще несколько полезных рекомендаций от моего друга, SEO-специалиста, Антона Шабана:

1. Вписывать прямые вхождения в большом количестве сейчас опасно. Их стоит вписать только тогда, когда слова из фразы разделять будет не очень уместно.
2. Во всех остальных случаях ничего не случится, если слова переставить местами, склонять их либо вообще использовать просто в одном пассаже (делать непрямые вхождения).
3. Google больше любит прямые вхождения, ему такой текст может понравиться, но в Яндексе могут быть серьезные проблемы, особенно если вставляются коммерческие ключи (со словом «купить», «цена», «заказать» «в Топоним» и т.д.)
4. Чтобы не переспамить, лучше посмотреть у конкурентов, какой объем вхождений оптимален для каждого конктретного запроса (подробнее см. здесь).

Этап №2: информативная вставка о стилях

Если Вы внимательно посмотрите на тезисы, то увидите, что следующий блок после лида — информативная вставка, где мы используем ключевые слова в подзаголовке. В последующем абзаце мы раскрываем суть этого подзаголовка. Например, вот так.

Ключевые слова в подзаголовке и подписи под изображением.

И здесь мы используем одну хитрость. Обратите внимание: ключей много, а текста мало. И связать по смыслу все запросы между собой практически невозможно. Поэтому мы где можем — вставляем ключевые слова в текст, а где не можем — используем в подписях под изображениями. Это идеальное место. Более того, изображения делают наш текст лучше, нагляднее и привлекательнее. А еще они классно работают на SEO за счет поиска по картинкам, alt-атрибута и улучшения поведенческих показателей.

К слову, об изображениях. Если хотите все сделать правильно, то в поиске выбирайте изображения с лицензией на использование. Или присмотрите что-нибудь на фотостоках.

Чуть ниже я использую еще один такой же блок, чтобы вставить ключ об участке 6 соток (см. полную версию текста в конце статьи).

Этап №3: последовательные блоки перечисления

Наконец, третий этап. В нем у нас идут пять примеров. Я неслучайно выбрал именно этот формат. На каждый пример я могу привести наглядное изображение, а под картинкой вставить ключевое слово. Выходит просто, быстро, практично и органично. Таких блоков у меня 5 штук.

Блоки перечисления с ключевыми фразами.

У подобных перечислений есть еще еще одна сильная черта: при грамотном подходе и форматировании они образуют хорошую логическую структуру текста с иерархическими подзаголовками. Узнайте об этом больше из статьи «Зачем копирайтеру знать HTML«.

Этап №4: выводы и заключение

После перечисления примеров я делаю заключительный абзац, в котором подвожу итог и призываю аудиторию высказаться в комментариях. Посмотрите, как выглядит текст целиком. Чуть ниже — фрагмент на изображении, а вот ссылка на исходник в Google Docs. Только, чур, не копировать текст, хорошо?

Пример текста со вставленными ключевыми словами.

Еще раз предупреждаю. Этот текст — демонстрация того как вписывать ключи в ограниченном объеме. Не копируйте и не используйте этот текст, потому что с высокой долей вероятности в том виде, в котором он есть сейчас, материал попадет под фильтр.

Итог всего этого безобразия

Давайте подведем итоги. Общий объем текста при решении задачи составил 1985 символов, без учета заголовка. Как раз вписались в требования (до 2000 знаков).

Ключевые слова (а их у нас 11 штук) использовали все, причем в прямом вхождении. Вписали их равномерно и, можно сказать, решили задачу в самой сложной формулировке. Если их можно разбавлять промежуточными словами или использовать словоформы, то задача заметно упрощается.

Если бы по готовности текста у нас остались неиспользованные ключевые фразы, то я бы использовал дополнительный текстовый блок, изображение или любой другой разделитель, чтобы нужные ключи были на своих местах.

Резонный вопрос: а если бы не было столько изображений, как бы я выкрутился? Очень просто. Использовал вставки (например, выноски), таблицы либо ассоциативную визуализацию. О чем бы Вы ни рассказывали в тексте, всегда есть что показать.

Попробуйте использовать эти приемы при решении собственных задач, и, я твердо убежден, что у Вас все получится! А если возникнут вопросы — задайте их в комментариях.

Искренне Ваш, Даниил Шардаков.

P.S. Понравилась статья? Поделитесь ей в соцсетях, нажав на одну из кнопок ниже.

Что такое ключевые слова и как их использовать

Если вы уже принялись за создание сайта, то наверняка успели повстречаться с таким термином, как «ключевые слова». Термин «ключевые» в самом определении выбран отнюдь не зря. Это как нельзя лучше передает всю важность ключевых слов, которые, по сути, являются одним из главных факторов, влияющих на ранжирование сайта поисковыми системами.

Поэтому, чем быстрее вы сможете разобраться с ключевыми словами и постичь несложные секреты их правильного использования, тем скорее ваш сайт начнет привлекать к себе внимание пользователей интернета.

Что такое ключевые слова?

Определение гласит: «Ключевые слова (англ.- Keywords) представляют собой слова (или их набор), которые описывают тему сайта или текст, и используются поисковыми системами для обеспечения точного соответствия (релевантности) результатов поиска».

Другими словами, именно при помощи ключевых слов вы должны описать свой сайт, а поисковые машины Google, Yandex, Bing и др. на основании такого «описания» включат ваш сайт в поисковую выдачу при обработке пользовательских запросов, соответствующих вашей тематике. Для облегчения понимания сути ключевых слов, их можно сравнить с хештегами, используемыми в Инстаграм или Твиттере.

Сложно? На самом деле работать с ключевыми словами довольно легко и даже интересно. А руководствуясь нашими советами и подсказками, вы очень скоро станете настоящим экспертом по ключевым словам!

Почему ключевые слова важны?

Представьте, что вы оказываете услуги по изготовлению мебели для кухни под заказ. Ваши производственные мощности находятся в городе Тула, соответственно услуги ограничены определенным регионом. Вы создали очень симпатичный и современный сайт и вполне ожидаемо надеетесь, что он приведет к вам много новых заказчиков.

В идеале, к вам на сайт должны заходить жители Тулы и области, которые хотят заказать мебель для кухни. Тысячи «чудо-мастеров», интересующиеся самостоятельным изготовлением мебели, посетители из Забайкалья и множество других «нерелевантных» посетителей вряд ли принесут вам пользу. Но как же привлечь на сайт именно свою целевую аудиторию?

Думаю, вы уже догадываетесь… Составление ключевых слов позволяет четко идентифицировать ваш сайт в глазах поисковых машин. Правильно подобранные «ключи», использованные в нужных местах, являются гарантией того, что поисковик включит ссылку на ваш сайт во все релевантные запросы.

Как подобрать ключевые слова для моего сайта?

Наверняка вы уже слышали такое слово, как SEO. Эта английская аббревиатура означает «поисковая оптимизация». Данное понятие включает в себя широкий ряд приемов, направленных на повышение рейтинга сайта в поисковой выдаче. Так вот, правильный подбор и использование ключевых слов станут залогом удачной SEO-оптимизации вашего сайта.

Составление списка ключевых слов достаточно простой и интересный процесс. Возвращаясь к нашему мебельному примеру, попробуйте представить себя в роли своего потенциального клиента. Составьте список запросов, которые вполне мог бы задать ваш потенциальный клиент. Это и будет первоначальный список ключевых слов для вашего сайта, например:

• кухня под заказ в Туле

• мебель для кухни

• кухонный уголок Тула

Численность вариантов ограничивается лишь вашей фантазией. Обратите внимание, что ключевое слово может состоять из нескольких слов. Как правило, 3-4 слова в запросе являются золотой серединой при подготовке ключей.

Готово? Поздравляем, меньшая часть дела выполнена! Переходим к более кропотливому процессу.

На следующем этапе вам предстоит определить, насколько первоначально составленный список ключевых слов соответствует реальным поисковым запросам. Ведь вполне возможно, что ваши потенциальные клиенты введут в строку поиска, скажем «кухонная мебель», и поисковик не найдя у вас таких ключей просто не включит ваш сайт в выдачу.

К счастью, удобные сервисы для подбора ключевых слов предлагают наиболее распространенные у нас Google и Яндекс. С их помощью вы легко получите реальную статистику первоначально составленных запросов и узнаете, насколько высока их конкуренция. Можно привязать запрос к определенным географическим регионам, а также получить различные комбинации «ключей» по указанному набору слов.

Не огорчайтесь, если обнаружите, что какой-то ключ из ранее подготовленного списка в поисковой строке появляется всего лишь 5 раз в месяц. Просто подберите другие комбинации слов, статистика по которым будет соответствовать вашим ожиданиям.

Обратите внимание: ключевые слова, которые характеризуются большим количеством среднемесячных запросов, как правило, обладают высокой конкуренцией. А это значит, что для попадания в лидеры поисковой выдачи по данному запросу, вам будет явно недостаточно лишь внутренней SEO-оптимизации и подбора ключевых слов.

Для начала стоит побороться по запросам среднего и низкого уровня конкуренции, где при правильном употреблении соответствующих ключей на своем сайте, вы сможете сразу оказаться в первой десятке поисковой выдачи.

После того, как окончательный список ключевых слов готов, остается лишь правильно использовать их, или как говорят специалисты по продвижению «выполнить внутреннюю оптимизацию сайта».

Где нужно использовать ключевые слова?

Существует несколько областей вашего сайта, в которые необходимо поместить собранные ключевые слова:

1. Заголовки и описание сайта (и каждой страницы в отдельности)

2. Подзаголовки h2

3. Содержимое

4. Внутренние и внешние ссылки

5. Текстовые описания к изображениям

Редактор Wix позволяет легко заполнить заголовки и описания для каждой страницы вашего сайта. Не пренебрегайте данной возможностью и используйте при этом ключевые слова. Это сделает ваш сайт более привлекательным в глазах поисковиков. Вот пара полезных ссылок: подробнее о заполнении заголовков можно прочитать здесь, о добавлении описаний к изображениям мы писали тут, а если вы не знакомы с термином «Заголовок h2», вам сюда.

Помните, секрет успешного использования ключевых слов можно вместить в одну фразу:

Ключевые слова должны располагаться на вашем сайте естественным образом, гармонируя с остальным контентом.

Почему нельзя перенасыщать сайт ключевыми словами?

Поисковые машины очень хорошо распознают случаи, когда присутствует злоупотребление ключевыми словами, например, чрезмерное их количество или несоответствие «ключей» остальному содержимому сайта. В таком случае, поисковики безжалостно наказывают нарушителей, вплоть до того, что страницы сайта, «заспамленные» ключами, могут вообще исключаться из индексирования.

Для того, чтобы выполнить качественную SEO оптимизацию своего сайта и «не наломать дров», обязательно ознакомьтесь со списком распространенных ошибок в SEO, а также с остальными незаконными методами, которые могут нагнать гнев поисковиков на ваш сайт.

Без сомнений, правильное использование ключевых слов позволит привлечь новых пользователей на страницы вашего сайта. И, что самое главное – это абсолютно бесплатно!

#SEO #ключевыеслова #поисковаяоптимизация #счегоначать #дляновичков

Что такое ключевые слова в тексте статьи, как найти ключи? Семён Ядрён

Ключевое слово — слово в тексте, способное в совокупности с другими ключевыми словами дать высокоуровневое описание содержания текстового документа, выявить его тематику. В вебе используется главным образом для поиска. Набор ключевых слов близок к аннотации, плану и конспекту, которые тоже представляют документ с меньшей детализацией. Источник: wikipedia

Что отражают keywords?

Ключевые слова на страницах сайта отражают потребность пользователя, которую он формирует через поисковый запрос к Яндексу и Google, а поисковики согласно своим алгоритмам анализируют тексты на сайтах и выдают результаты по падению их релевантности. 

Меняются алгоритмы поиска, добавляются новые факторы ранжирования (хостовые, поведенческие, ссылки, социальные сигналы), но текст на странице по прежнему остается одним из самых важных факторов для поиска, по которому он может понять о чем документ.

Разновидности ключей по виду вхождения

1. Точное вхождение ключевых слов — это использование ключей в тексте в точной форме, без знаков препинания. Пример: «заказать сбор семантического ядра».
2. Неточное вхождение — изменение ключа, использование словоформ: «СОБРАТЬ семантическОЕ ядрО НА ЗАКАЗ».
3. Разбавленное вхождение — добавление 2-3 слов в главный ключ, оптимально использовать для разбавления хвост запросов: «собрать качественное семантическое ядро по низкой цене».

Как найти ключевые слова в тексте?

Программисты Семён Ядрён разработали отличный инструмент для поиска и анализа ключей как в своем  тексте так и текстах конкурентов  – Семанайзер (для использования необходимо зарегистрироваться в  нашем сервисе), прочитать о всех возможностях и преимуществах данного инструмента можно здесь.
* мы предоставляем бесплатно 5 проверок в день.

Где используются?

• в тайтле документа (title)
• в заголовках (h2-h6)
• url страницы (ЧПУ)
• в анкоре внешних и внутренних ссылок
• в тексте страницы

Видео

Урок 11. ключевые слова. сочинение-рассказ — Русский язык — 6 класс

Русский язык

6 класс

Урок № 11

Ключевые слова. Сочинение-рассказ

Перечень вопросов, рассматриваемых по теме:

1. Анализ текстов, выявление в них ключевых слов.

2. Преобразование визуальной информации в текст.

3. Создание текста рассказа по ключевым словам.

4. Рассказ. Композиция рассказа.

Тезаурус

Завязка сюжета – событие, с которого начинается действие в произведении.

Ключевые слова или словосочетания ‒ это те слова, которые несут в себе основную смысловую нагрузку, определяют содержание текста.

Композиция – построение художественного произведения.

Кульминация – самый напряжённый момент развития сюжета.

Описание – форма словесного выражения содержания, изображение явление перечислением его признаков.

Повествование – форма словесного выражения содержания, рассказ о событиях.

Рассказ – повествование об одном, но важном событии (случае, происшествии, эпизоде) в жизни человека.

Слово – 1) основная единица языка; 2) высказывание. В произведении словесности – форма выражения художественного содержания.

Сюжет – (от франц. sujet – предмет, содержание) – событие или цепь событий, изображённых в произведении.

Развитие действия – этап цепь эпизодов, предшествующих развязке.

Рассуждение – форма словесного выражения содержания, изложение и доказательство какой-либо мысли.

Типы речи (формы словесного выражения) – способы употребления языка: устный и письменный, диалог и монолог, проза и стихи, повествование, описание и рассуждение.

Список литературы

Обязательная литература:

1. Ладыженская Т. А., Баранов М. Т., Тростенцова Л. А. и др. Русский язык. Учебник. 6 класс. В 2-х ч. Ч. 1. – М.: Просвещение, 2018. – с. 34-41; 191.

Дополнительная литература:

1. Ерохина Е. Л. Комплексный анализ текста. Рабочая тетрадь по русскому языку: 6 класс: ко всем действующим учебникам. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Экзамен, 2013. – 95 с.

2. Анищенко Г. А. Литературный справочник: учебное пособие. – М.: Форум, 2012. – 176 с.

Открытые электронные ресурсы:

1. Грамматические словари. Информационно-образовательный портал Грамота.ру http://slovari.gramota.ru/slovari/types/17_5 (Дата обращения 03.06.2019)

Теоретический материал для самостоятельного изучения

Вы уже знаете, что такое текст. Это группа предложений, связанных между собой по смыслу и грамматически, объединённых общей темой и идеей. Любой текст является результатом творчества. Разговаривая, мы создаём устный текст; записывая что-то, мы создаём письменный текст.

Вспомним, что такое тема текста? Это то, о чём повествуется, что описывается. Чаще всего она бывает сформулирована в заглавии.

Идея текста – это то, для чего создан текст, его основная мысль. Единство текста помогают создать слова одной и той же тематической группы. Это слова, называющие такие предметы, явления, действия, которые связаны между собой в жизни. В одну и ту же тематическую группу могут входить слова разных частей речи.

Послушайте небольшой отрывок из рассказа Виктора Голявкина

«Как я под партой сидел».

«Только к доске отвернулся учитель, а я раз ‒ и под парту. Как заметит учитель, что я исчез, ужасно, наверное, удивится. Интересно, что он подумает? Станет спрашивать всех, куда я делся, ‒ вот смеху-то будет! Уже пол-урока прошло, а я всё сижу. «Когда же, ‒ думаю, ‒ он увидит, что меня в классе нет?» А под партой трудно сидеть. Спина у меня заболела даже. Попробуй-ка так просиди! Кашлянул я ‒ никакого внимания. Не могу больше сидеть. Да ещё Серёжка мне в спину ногой всё время тычет. Не выдержал я. Не досидел до конца урока. Вылезаю и говорю:

‒ Извините, Пётр Петрович.

Учитель спрашивает:

‒ В чём дело? К доске хочешь?

‒ Нет, извините меня, я под партой сидел…

‒ Ну и как, там удобно сидеть, под партой? Ты сегодня сидел очень тихо. Вот так бы всегда на уроках».

Какие слова из рассказа можно отнести к тематической группе с обобщающим словом «школа»? Конечно, это такие слова, как доска, парта, учитель, пол-урока, класс. Нам становится понятно, что событие происходит в школе.

Для верного понимания идеи текста необходимо выделить и ключевые слова. Это те слова, которые несут в себе основную смысловую нагрузку, определяют содержание текста. Например, в стихотворении Осипа Мандельштама «Калоша»:

Для резиновой калоши

Настоящая беда,

Если день – сухой, хороший,

Если высохла вода.

Ей всего на свете хуже

В чистой комнате стоять:

То ли дело шлёпать в луже,

Через улицу шагать!

Ключевыми словами, помогающими понять основную мысль, являются такие слова, как калоша, беда, день сухой, шлёпать в луже. Калоши нужны для того, чтобы в них ходить по улице в сырую погоду, они защищают обувь от воды.

Как известно, текст может принадлежать к одному из типов речи. Какой приём вы используете, чтобы различать типы речи? Конечно, ставите вопрос. При описании можно поставить вопрос «какой?», при рассуждении – «почему?», при повествовании – «что случилось?».

Создавая текст-повествование, вы говорите о следующих друг за другом событиях. В предложениях текста присутствует указание на время и на лицо, которое совершает действие. Это и есть тема, то, о чём вы будете рассказывать. Нужно продумать, для чего вы рассказываете о том или ином событии? Это будет идея. Кто будет главным действующим лицом? Так создаётся рассказ – повествование об одном, но важном событии (случае, происшествии, эпизоде) в жизни человека. Что ещё нужно знать, создавая рассказ?

У рассказа есть свои характерные признаки в построении. Он состоит из завязки, события, с которого начинается действие, непосредственно развития действия, кульминации – самого напряжённого момента развития и развязки события. Послушайте стихотворение.

Забыть тот случай –

Не могу!

Стоит малыш в подъезде,

Стоит и тянется к звонку,

И топчется на месте.

Тут взялся я помочь ему.

И говорю:

– Давай нажму,

Но сколько раз?

И он сказал:

– Нажмите пять! –

И я – нажал.

Я позвонил

Пять раз подряд,

А он

Попятился назад:

– Ну, хватит, дяденька!

Бежим!!!

Он – из подъезда.

Я – за ним.

Какое заглавие вы бы дали этому стихотворению? Наверное, взяли бы за основу то, что произошло. «Случай в подъезде» – именно так назвал своё стихотворение Муса Джалиль. А самый напряжённый момент в стихотворении какой? Когда автор нажал пять раз на звонок, а после слов мальчика: «Ну, хватит, дяденька! Бежим!» он догадался, что это была шутка.

Итак, средством раскрытия идеи рассказа выступает сюжет ‒ цепь событий, изображенных в нём.

Примеры заданий из Тренировочного модуля

1. Единичный выбор

Выберите правильное утверждение. Рассказ – это…

а) повествование об отдельном событии из жизни человека;

б) цепь эпизодов, предшествующих развязке.

Разбор задания: Рассказ – это повествование об одном, но важном событии (случае, происшествии, эпизоде) в жизни человека.

Правильный ответ: а

2. Выделение цветом.

Прочитайте фрагмент из повести Рувима Фраермана «Дикая собака Динго или повесть о первой любви» и выберите строку, в которой все слова относятся к тематической группе с обобщающим словом «рыбалка»:

«После этого он решил отдохнуть. Он взглянул на мостки. Два удилища качались над водою, лески были туго натянуты – на них ходила рыба, – но никого не было видно вблизи: ни Коли, ни Тани».

А) мостки, удилища, водою, лески, рыба

Б) мостки, вода, рыба, качались, отдохнуть

Правильный ответ:

А) мостки, удилища, водою, лески, рыба

пример + как красиво вписать

Первое, чему должен научиться начинающий копирайтер – правильно расставлять ключевые слова в статье. Пример не всегда даёт понять принцип их интеграции. Лучше всего проработать теорию, чтобы в будущем при написании текстов ключевики не вызывали сложностей.

Что такое ключевые слова и зачем они нужны?

Ключевики – это слова или словосочетания, которые помогают поисковым сервисам находить статью среди миллионов разных текстов. Задача хорошего автора заключается в том, чтобы вписать эти фразы максимально естественно.

Чаще всего ключевые слова прямо связаны с тематикой текста, поэтому вставить их в текст не так сложно. Однако, бывают ситуации, когда с помощью ключевика необходимо привлечь людей по схожему, но не идентичному запросу.

Многие пользователи интернета наличие ключевых слов в тексте сразу связывают с обманом. В подсознании ключевик приравнивается к некой манипуляции. На самом деле это не так.

С помощью ключевых слов копирайтер делает человеку услугу – помогает быстро найти нужный текст. Однако, этот поисковый инструмент нужно уметь грамотно вписывать.

Полезные ссылки: Пример портфолио копирайтера, Что такое лонгрид, Что такое рерайтинг, Что такое академическая тошнота текста

Как менялись ключевые слова

Каждый копирайтер слышал страшилки о ключевых словах. Ранее алгоритмы поисковых сайтов работали намного хуже. Им требовались только точные ключевики для того, чтобы найти текст по запросу. Из-за этого возникало множество проблем:

1. Только дословное использование ключей. Их нельзя было склонять или менять. Из-за этого часто можно было встретить текст с абсолютно несогласованными фразами, вроде «купить гараж Питер».
2. Ключевики составлялись точно по запросу пользователей. Из-за этого часто в текст приходилось вписывать слова с ошибками, потому что люди именно так искали его в поисковиках.
3. Ещё одна проблема с пользователями сети – это стиль написания ключевиков. Если человеку нужен каталог бренда, то запрос оформляется как «обувь Ромашка каталог». Вписать такую фразу в текст органично практически невозможно.

Теперь же всё иначе. Поисковики стали умнее, они исправляют ошибки пользователей и умеют распознавать не только точные ключи. Благодаря этому читать тексты в интернете стало приятнее, а работать копирайтером – проще.

Виды ключевых слов

Чтобы разобраться с тем, что такое ключевые слова нужно внимательно изучить их классификацию. Ключевики бывают:

• Информационные. Чаще всего это целая фраза, которую можно оставить отдельным предложением или же грамотно вписать. Пример: Как начать бизнес с нуля.
• Навигационные. Такие запросы пользователи пишут тогда, когда хотят найти какую-то конкретную страницу в интернете. Пример: Lego официальный сайт.
• Транзакционные. Такие ключи содержат в себе призыв к определённому действию, которое хочет совершить читатель. Пример: Заказать учебники онлайн.
• Коммерческие. Они содержат в себе прямое побуждение к покупке, часто – с дополнительным стимулирующим словом. Пример: Купить со скидкой автомобиль.

Какие бывают вхождения

Вхождение – это то, каким образом должно быть вписано в текст ключевое слово.

По типу вхождения ключевики разделяют на пять групп:

Точное

Ключ вписывается дословно. Его нельзя склонять, разбивать знаками препинания. Самый сложный для обработки тип ключей. Пример: «купить автомобиль»

Неточное

Нужно склонить одно или несколько слов из ключа, но нельзя менять их местами или разделять с помощью знаков препинания. Пример: «купить автомобили»

Разбавленное

Необходимо вставить другие слова в ключ, чтобы он выглядел естественно. Можно также разделять его знаками препинания. Пример: «купить проверенный автомобиль»

Обратное вхождение

Ключ переворачивается задом наперёд для того, чтобы сохранить точность формулировки, при этом сделав его менее заметным. Чаще всего разбивается знаками препинания. Пример: вместо «купить автомобиль» написать «автомобиль купить».

Свободное (словоформа)

Исполнитель сам решает, как вставлять ключевик. Он может сделать это точно, неточно или полностью разбавить, главное сохранить смысл. Чаще всего используется в развлекательных текстах, которые не включают в себя прямой призыв что-либо сделать или приобрести.

Как нужно вписывать ключи?

Вне зависимости от типа вхождения ключевиков есть множество правил по их оформлению. Их важно соблюдать, в первую очередь для того, чтобы статья выглядела органично.

Если вписывать ключевые слова неправильно, то читателю будут видны эти технические конструкции. В результате это приведёт к снижению количества просмотров.

Равномерность

Ключи должны распределяться по всему тексту. Конечно, сидеть и высчитывать символы для грамотной расстановки ключевиков не нужно. Однако, если все ключи собираются в одной части текста – это приводит сразу к двум проблемам.

Первая – переспамленность. Текст будет нечитабельным и начнёт отталкивать пользователей. Вторая – техническая. Сервисы поиска не будут воспринимать статью, принимая её за набор тегов.

Схожие ключи в разных местах

Чтобы сделать текст более живым нельзя вставлять похожие ключевики рядом. Если в одном предложении будет фраза «заработок на дому», а в соседнем «как заработать на дому», то статья будет выглядеть неопрятно. Такие ключи лучше расставлять как можно дальше друг от друга по тексту.

Ключевые слова не должны бросаться в глаза

Опытный копирайтер, читая чужие тексты, с лёгкостью сможет обнаружить в них ключевики. Однако обычный пользователь не должен догадываться об их наличии. Это умение приходит с опытом, однако, есть два простых лайфхака, которые помогут быстрее освоить такое мастерство:

1. Один ключ – одно предложение. Чем больше ключевиков в одном месте, тем сложнее из спрятать. Заказчики и менеджеры по контенту специально разбивают поисковые фразы на слова и словосочетания, чтобы их было проще скрывать.
2. Предложение должно быть в первую очередь полезным. Ключевик – это небольшое дополнение. Если часть текста будет написана только для того, чтобы вписать ключ – это будет заметно.

Соблюдаем баланс

В сложносочинённых и сложноподчинённых предложениях ключевые слова сразу бросаются в глазах. Ключевик словно притягивает внимание читателя, который потерял смысловую нить ещё на первой половине текста.

В то же время в простом предложении может банально не хватить слов для того, чтобы органично вписать ключ. Поэтому нужно осторожно регулировать размеры частей текста.

Призыв – лучшее место для ключа

Не стоит забывать что читатели – не дураки. Они всё равно понимают, что в тексте должны быть ключи. Поэтому лучше всего оставить 1 или 2 ключевика в самом заметном месте, чтобы их быстро обнаружили и не искали другие. Часть с призывом – самое лучшее место для этого по ряду причин:

• Выполняется роль этого блока в тексте. Если в призыве будет написано «Собираетесь купить холодильник? Можете смело обратиться к нам!». Это не вызовет у читателя отторжения. Он понимает, что в этой части текста должна быть подобная фраза.
• Учитываются приоритеты пользователей. Ключи созданы не для того, чтобы их читали, а в первую очередь для поисковых систем. Поэтому ключевик в призыве, который чаще всего находится в конце текста – это лучший вариант. Читатель уже получил всю нужную информацию и ключ не вызовет у него отторжения.
• Выделение. Так как призыв – это не главная по степени информативности часть текста, его можно выделить. Для этого используют жирный текст или курсив, добавляют смайликов или других средств, которые позволяет платформа размещения статьи.

Ключи на иностранных языках

Не всегда ключевые слова выдаются на том же языке, на котором написана сама статья. Нередко в текст на русском приходится вписывать ключ на английском. Технически для поисковых сервисов такой текст не отличается от любого другого. Однако для копирайтера это – задача со звёздочкой.

Есть несколько лайфхаков такого использование ключевиков:

1. Добавляем русский аналог. Ключевое слово на английском можно спрятать в скобках и поставить после этого же слова или выражения на русском. Это добавит тексту оттенок академичности.
2. Ставим английский ключевик, а после записываем его транслитерацию. Это поможет статье чаще появляться в поисковиках, а также сделает статью более «простой» и понятной для читателей.
3. Добавляем перевод указанных в ключевике слов. Это также можно сделать рядом в скобках. Помогает скрыть иностранный ключ.
4. Берём английские слова в кавычки. Работает не со всеми запросами, однако позволяет органично вписать их в текст.

Ключи в зависимости от тематики текста

Методика вписывания ключевых слов также зависит от темы текста. Есть не подгонять стилизацию под тематику, то спрятать ключевики незаметно для читателей не получится.

Академические тексты

Академические тексты плохо «дружат» с ключами. Из-за строгости выкладки материала сделать органичное отступление с нужными словами иногда невозможно. Прятать ключи сложнее всего в научной статье.

Пример правильного написания: Рассмотрим технические характеристики устройства Х для её детального анализа.

Узкопрофильные тексты

Юридические, медицинские, строительные и другие схожие темы узкой направленности также сложно воспринимают ключи. В таких текстах люди ожидают увидеть экспертное мнение, которое не терпит какой-либо рекламы (кроме прямых «продажных» текстов).

Поэтому ключ важно прятать максимально органично, так, чтобы текст не напоминал коммерческое предложение. Пример правильного написания: Перед тем как купить лекарство Х необходимо ознакомиться с его составом.

Развлекательные тексты

Самый простой для вхождения ключевиков стиль. Обычно в публицистическом стиле большая часть ключей вписывается в процессе написания основного текста. Однако, важно следить за тем, чтобы ключевики не были окружены излишним количеством эпитетов и наречий.

Слова «лучший», «качественный», «идеальный» и другие схожие визуально выделяют ключевые слова. Пример правильного написания: Чтобы кожа вокруг глаз была увлажнённой и свежей, можно использовать патчи с алоэ.

Полезные лайфхаки: Как написать книгу пошаговая инструкция, Как написать статью в Яндекс Дзен, Как сделать оглавление в Ворде

Советы и секреты по работе с ключевыми словами

Есть некоторые лайфхаки по работе с ключами, которые постоянно используют опытные копирайтеры. Главное – использовать их равномерно и подбирать подходящие секреты под тематику текста.

Нельзя забывать, что самое главное в тексте – это его содержание. Ключевые слова в статье – это пример того, что пользователь может найти в ней, краткая поисковая выжимка. Однако текст не может писаться ради ключевых слов. Он должен создаваться для того, чтобы решить какую-то проблему читателя, помочь ему найти ответ на свой вопрос.

С уважением, Ольга Косыгина
специально для проекта proudalenku.ru

Keywords — Словарь— PromoPult.ru

Keywords, ключевые слова, ключи, ключевики — это слова и фразы, которые описывают тематику всего сайта и каждой страницы в отдельности и являются частью контента веб-ресурса. По ключевым словам поисковые машины оценивают релевантность страниц поисковому запросу и в зависимости от соответствия ранжируют их выше или ниже в результатах поиска. Анализ ключевых слов на страницах осуществляется при помощи метода пассажей.

Совокупность ключевых слов и фраз на сайте составляет семантическое ядро.

Как найти ключевые слова

Подбор ключевых слов — довольно долгий и кропотливый процесс. Для его ускорения используются парсеры или целые комплексы программ для работы с семантикой.
Для начала нужно составить базовый список слов и фраз, которые характеризуют тематику сайта. Это может быть описание деятельности, услуг, список категорий товаров, товарная номенклатура и т. д.

Wordstat

Базовый список необходимо расширить теми запросами, которые вводили пользователи в строке поиска наряду со словами из базового списка. Найти такие слова и фразы можно с помощью сервиса статистики «Яндекс.Вордстат». По каждому отдельному ключевику сервис покажет варианты запросов, связанные с ним. Данная информация доступна в левой колонке Wordstat.

В правой колонке Wordstat будут показаны запросы, похожие на исходное ключевое слово. Многие из них также можно включить в семантическое ядро, если они имеют отношение к тематике сайта.

Обязательно стоит учитывать частотность запросов «Вордстат», применяя специальные поисковые операторы для уточнения статистики. Среди собранных слов и фраз могут быть «нулевые» — с очень низкой частотой запросов в месяц (например, 5 и меньше), которые не способны приводить трафик на сайт.

Поисковые подсказки

При вводе запроса в строке поиска выпадает список из поисковых подсказок — дополнительных вариантов запроса, востребованных на текущий момент. Эти подсказки — ценный источник семантики, их рекомендуется включить в ядро. Они особенно актуальны для тематик с выраженной сезонностью.

Фразы-ассоциации

В результатах поиска «Яндекса» и Google в нижней части страницы можно увидеть блок «С этим запросом также ищут». Это сопряженные тематически фразы (фразы-ассоциации), которые также можно использовать для оптимизации страниц.

Анализ сайтов конкурентов

Сайты успешных конкурентов из топ-10 также могут стать источником ключевых слов. С помощью программ-парсеров можно автоматически собрать заголовки страниц Title, заголовки текстов h2-H6 и метаданные Keywords (перечисление ключевых слов страницы). Если какие-то из найденных слов конкурентов отсутствуют в собранном списке, их можно добавить для расширения ядра.

Счетчики статистики

Если на сайте стоят счетчики «Яндекс.Метрики» или Google Analytics, информацию о поисковых запросах можно почерпнуть из них. Отчет о поисковых запросах покажет, по каким фразам пользователи находили сайт в поиске и переходили на его страницы. Эти запросы также стоит добавить в список ключевых слов для продвижения.

Как использовать ключевые слова в тексте

Собранные ключевые слова необходимо прописать в тексте целевых страниц. Чтобы грамотно скомпоновать слова и фразы (использовать на одной странице группу подходящих запросов), нужно выполнить кластеризацию. Это процедура группировки слов, которые проще и эффективнее продвигать на одной странице. Для выполнения кластеризации применяют программы-кластеризаторы (например, сервис от PromoPult).

Связав подходящие слова в группы, их необходимо грамотно вписать в текст — распределить таким образом, чтобы страница была релевантна поисковому запросу, но при этом на ней не было спама. Вхождение ключей должно быть естественным, чтобы не допустить высоких показателей тошноты. Необходимо использовать не только прямое вхождение ключевиков (точное соответствие), но и прибегать к словоформам и разбавленному вхождению (применять дополнительные слова) для избежания перенасыщения. Проверить плотность вхождения ключевых слов можно с помощью специальных сервисов, например «Адвего».

Ключевые слова и SEO

Чтобы страница была релевантна поисковому запросу, ключевые слова на ней рекомендуется вводить в следующих зонах:

• заголовок страницы Title,
• метатег Description,
• заголовок текста h2 и подзаголовки,
• основной текст страницы,
• внутренние и внешние ссылки на данную страницу,
• подписи к изображениям на странице.

См. также

Ключевые слова — это… Что такое Ключевые слова?

Ключевые слова

О термине из программирования см. Зарезервированное слово.

Ключевое слово — слово в тексте, способное в совокупности с другими ключевыми словами представлять текст (см. релевантность). В вебе используется главным образом для поиска.

Набор ключевых слов документа называют поисковым образом документа. Набор ключевых слов близок к аннотации, плану и конспекту, которые тоже представляют документ с меньшей детализацией, но лишён синтаксической структуры.

Когда используют термин «ключевое слово», подразумевают несколько близких, но не сводимых друг к другу понятий:

• Ключевое слово в анализе текста (в том числе, и в поисковых системах) — набор слов, представляющих содержание текста и получаемых лингвистическими и математическими методами (например, анализируя частоту появления слова в тексте).
• В тегов (strong, em, теги заголовков), то есть эксплицитно. Это открывает пространство для злоупотреблений (например, может подтолкнуть автора к выделению как можно большего фрагмента текста, чтобы увеличить число слов, по которым он будет легче находиться). Поэтому поисковые системы ориентируются на ключевые слова, выделяемые в результате анализа, а авторское выделение принимают как дополнительную информацию.
• Ключевые слова могут не присутствовать в тексте, а только подразумеваться в нём. В HTML для задания таких ключевых слов есть элементы HTML meta с атрибутом keywords. Такой путь задания ключевых слов открывает ещё больше возможностей для злоупотребления, поэтому практически не воспринимается поисковыми системами. Однако, их используют другие пользовательские агенты (например, веб-браузеры для поиска по закладкам).
• В микроформатах XHTML ключевые слова, описывающие документ, представлены в виде списка ссылок, каждая из которых должна вести на страницу, содержащую список документов, также содержащих это ключевое слово. Таким образом, возможность злоупотреблений несколько уменьшается, поскольку каждая ссылка должна вести к реальному содержимому. Для таких ключевых слов чаще используются термины «теги», «метки», а на уровне кода реализуются они с помощью микроформата tag-rel.

Ключевые слова — это основной способ упорядочивания контента в фолксономиях.

Литература

См. также

Wikimedia Foundation.
2010.

• Ключевской завод
• Ключевые слова (Magic: The Gathering)

Смотреть что такое «Ключевые слова» в других словарях:

• Ключевые слова — в теории коммуникации слова, несущие ключевую информацию. См. также: Лексические единицы Сообщения Финансовый словарь Финам …   Финансовый словарь

• КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА — КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА. Слова, передающие основную информацию в тексте. Способствуют успешному пониманию воспринимаемого на слух либо читаемого текста. Работе с К. с. уделяется большое внимание на занятиях по языку: учащимся предлагаются специальные… …   Новый словарь методических терминов и понятий (теория и практика обучения языкам)

• ключевые слова — Слова, при помощи которых осуществляется поиск сайтов при вводе их в окошке поиска. [http://www.lexikon.ru/rekl/a eng.html] Тематики реклама EN key words …   Справочник технического переводчика

• Ключевые слова — – этим терминологическим словосочетанием некоторые исследователи худож. (поэтической и прозаической) речи называют слова, выражающие главную идею целого худож. текста. К. с. иногда выносятся в названия худож. произведений ( Обрыв И.А. Гончарова,… …   Стилистический энциклопедический словарь русского языка

• ключевые слова — Субъективный лингвистический фактор текстообразования. Ключевые слова являются опорными вехами в порождении и восприятии текста. Их выбор определяется: 1) авторской интенцией; 2) творческим замыслом автора; 3) коммуникативной стратегией… …   Словарь лингвистических терминов Т.В. Жеребило

• ключевые слова —   Субъективный лингвистический фактор текстообразования. Ключевые слова являются опорными «вехами» в порождении и восприятии текста.   Их выбор определяется:   1) авторской интенцией;   2) творческим замыслом автора;   3) коммуникативной… …   Методы исследования и анализа текста. Словарь-справочник

• Ключевые слова — слова, несущие ключевую информацию …   Краткий словарь переводческих терминов

• ключевые слова — см. ключевое слово …   Толковый переводоведческий словарь

• ключевые слова —   См. статью реклама2 …   Учебный словарь стилистических терминов

• Ключевые слова Magic: The Gathering — Перед вами список ключевых слов использующихся в игре Magic: The Gathering. Ключевое слово, в контексте Magic: The Gathering, это слово или фраза (обычно пара слов) находящаяся на карте и означающая, что карта обладает определённым свойством или… …   Википедия

Руководство по поиску ключевых слов в тексте

Извлечение ключевых слов — это автоматизированный процесс извлечения наиболее релевантных слов и выражений из текста.

Но как вы можете использовать его для использования существующих бизнес-данных?

Прочтите это руководство от начала до конца, добавьте его в закладки на будущее или переходите к темам, которые привлекают ваше внимание:

Начните извлекать ключевые слова из текста

1. Что такое извлечение ключевых слов?
2. Как работает извлечение ключевых слов?
3. Примеры использования и приложения для извлечения ключевых слов
4. Инструменты, ресурсы и учебные пособия для извлечения ключевых слов

Давайте приступим!

Извлечение ключевого слова (также известное как определение ключевого слова или анализ ключевого слова ) — это метод анализа текста, который автоматически извлекает из текста наиболее часто используемые и наиболее важные слова и выражения.Это помогает обобщить содержание текстов и распознать основные обсуждаемые темы.

Извлечение ключевых слов использует искусственный интеллект (ИИ) машинного обучения с обработкой естественного языка (НЛП), чтобы разбить человеческий язык так, чтобы его могли понимать и анализировать машины. Он используется для поиска ключевых слов в любом тексте: в обычных документах и ​​бизнес-отчетах, комментариях в социальных сетях, онлайн-форумах и обзорах, новостях и многом другом.

Представьте, что вы хотите проанализировать тысячи онлайн-обзоров о вашем продукте.Извлечение ключевых слов помогает вам просеять весь набор данных и получить слова, которые лучше всего описывают каждый отзыв, за считанные секунды. Таким образом, вы можете легко и автоматически видеть, что ваши клиенты упоминают чаще всего, экономя часы вашей команды на часах ручной обработки.

Давайте посмотрим на пример:

Этот инструмент для извлечения ключевых слов легко обнаруживает наиболее упоминаемые атрибуты ( мобильная версия ; веб-версия ) в отзывах клиентов.

Вы можете использовать средство извлечения ключевых слов для извлечения отдельных слов ( ключевых слов, ) или групп из двух или более слов, составляющих фразу ( ключевых фраз, ).

Попробуйте использовать средство извлечения ключевых слов, приведенное ниже, используя свой собственный текст, чтобы выделить отдельные слова ( ключевых слов, ) или группы из двух или более слов, составляющих фразу ( ключевых фраз, ).

Тест с вашим собственным текстом

Илон Маск поделился фотографией скафандра, разработанного SpaceX. Это второе изображение нового дизайна и первое, на котором изображен скафандр в полный рост. Выделить текст

Вы заметите, что ключевые слова уже присутствуют в исходном тексте.Это основное различие между извлечением ключевых слов и назначением ключевых слов, которое состоит в выборе ключевых слов из списка контролируемого словаря или классификации текста с использованием ключевых слов из заранее определенного списка.

Облака слов или облака тегов — еще один пример извлечения ключевых слов. Они показывают визуализацию наиболее часто используемых слов текста в группах слов. Ниже представлено облако слов, созданное на основе онлайн-обзоров Black:

Чем больше слов или словосочетаний появляется в тексте, тем больше они будут в визуализации облака слов.Попробуйте этот бесплатный генератор облака слов прямо сейчас, чтобы узнать, как извлечь из текста важные ключевые слова.

Другие типы извлечения ключевых слов включают распознавание именованных сущностей, которое включает извлечение сущностей (имен, местоположения, адресов электронной почты) из текста. Например, этот онлайн-инструмент для извлечения имен автоматически извлекает имена из текста.

Изучите другие типы извлечения ключевых слов, когда вы зарегистрируетесь в MonkeyLearn бесплатно.

Почему так важно извлечение ключевых слов?

С извлечением ключевых слов вы можете найти самые важные слова и фразы в огромных наборах данных за считанные секунды.И эти слова и фразы могут дать ценную информацию о темах, о которых говорят ваши клиенты.

Учитывая, что более 80% данных, которые мы генерируем каждый день, являются неструктурированными — это означает, что они не организованы заранее определенным образом, что чрезвычайно затрудняет анализ и обработку — предприятиям необходимо автоматическое извлечение ключевых слов, чтобы помочь им обрабатывать и анализировать данные о клиентах в более эффективным способом.

Какой процент отзывов клиентов говорит что-то, связанное с ценой? Сколько из них говорят о UX? Эти идеи могут помочь вам сформировать бизнес-стратегию на основе данных, определив, что клиенты считают важными, аспекты вашего продукта, которые необходимо улучшить, и что клиенты говорят о ваших конкурентах, среди прочего.

В академическом мире извлечение ключевых слов может быть ключом к поиску релевантных ключевых слов в массивных наборах данных (например, новых статьях, статьях или журналах) без необходимости фактически читать весь контент.

Независимо от области вашей деятельности, инструменты извлечения ключевых слов являются ключом, который поможет вам автоматически индексировать данные, резюмировать текст или создавать облака тегов с наиболее репрезентативными ключевыми словами. Некоторые из основных преимуществ извлечения ключевых слов включают:

Масштабируемость

Автоматическое извлечение ключевых слов позволяет анализировать столько данных, сколько вы хотите.Да, вы можете читать тексты и определять ключевые термины вручную, но это займет очень много времени. Автоматизация этой задачи дает вам возможность сосредоточиться на других частях вашей работы.

Согласованные критерии

Извлечение ключевых слов действует на основе правил и предопределенных параметров. Вам не придется сталкиваться с несоответствиями, которые часто встречаются при ручном анализе текста.

Анализ в реальном времени

Вы можете извлекать ключевые слова из сообщений в социальных сетях, отзывов клиентов, опросов или обращений в службу поддержки в режиме реального времени, а также получать информацию о том, что говорят о вашем продукте по мере их появления, и следить за ними с течением времени .

Извлечение ключевых слов упрощает задачу поиска релевантных слов и фраз в неструктурированном тексте. Сюда входят электронные письма, сообщения в социальных сетях, чаты и любые другие типы данных, которые не организованы каким-либо заранее определенным образом.

Извлечение ключевых слов может автоматизировать рабочие процессы, такие как пометка входящих ответов на опросы или ответы на срочные запросы клиентов, что позволяет сэкономить огромное количество времени. Он также предоставляет действенную аналитическую информацию на основе данных, которая помогает принимать более обоснованные бизнес-решения.Но самое лучшее в моделях извлечения ключевых слов — это то, что их легко настроить и реализовать.

Существуют различные методы, которые можно использовать для автоматического извлечения ключевых слов. От простых статистических подходов, которые обнаруживают ключевые слова путем подсчета частоты слов, до более продвинутых подходов к машинному обучению, которые создают еще более сложные модели, изучая предыдущие примеры.

В этом разделе мы рассмотрим различные подходы к извлечению ключевых слов, уделяя особое внимание моделям на основе машинного обучения.

Простые статистические подходы

Использование статистики — один из простейших методов определения основных ключевых слов и ключевых фраз в тексте.

Существуют различные типы статистических подходов, в том числе частота слов, словосочетания и совместная встречаемость, TF-IDF (сокращенно частота — обратная частота документа) и RAKE (быстрое автоматическое извлечение ключевых слов).

Эти подходы не требуют обучающих данных для извлечения наиболее важных ключевых слов из текста.Однако, поскольку они полагаются только на статистику, они могут упускать из виду релевантные слова или фразы, которые упоминаются один раз, но все же должны считаться релевантными. Давайте подробно рассмотрим некоторые из этих подходов:

Частота слов

Частота слов состоит из перечисления слов и фраз, которые чаще всего повторяются в тексте. Это может быть полезно для множества целей, от выявления повторяющихся терминов в наборе обзоров продуктов до выяснения наиболее распространенных проблем при взаимодействии со службой поддержки клиентов.

Тем не менее, частотные подходы рассматривают документы как простой «мешок слов», оставляя в стороне важные аспекты, связанные со значением, структурой, грамматикой и последовательностью слов. Синонимы, например, не могут быть обнаружены с помощью этого метода извлечения ключевых слов, что приводит к упущению очень ценной информации.

Словосочетания и совпадения

Также известные как статистика N-грамм, словосочетания и совпадения слов помогают понять семантическую структуру текста и считать отдельные слова одним.

Словосочетания — это слова, которые часто идут вместе. Наиболее распространенными типами словосочетаний являются биграммы (два термина, которые появляются рядом, например, «обслуживание клиентов», «видеозвонки» или «уведомление по электронной почте») и триграммы (группа из трех слов, например, «простой в использовании»). или «каналы социальных сетей»).

Совместимость, с другой стороны, относится к словам, которые имеют тенденцию встречаться в одном и том же корпусе. Они не обязательно должны быть смежными, но у них есть смысловая близость.

TF-IDF

TF-IDF означает термин «частота термина — обратная частота документа» , формула, которая измеряет, насколько важно слово для документа в наборе документов.

Этот показатель вычисляет, сколько раз слово встречается в тексте (частота термина ) и сравнивает его с частотой обратного преобразования документа (насколько редко или часто встречается это слово во всем наборе данных).

Умножение этих двух величин дает оценку TF-IDF для слова в документе. Чем выше оценка, тем более актуально слово для документа.

Алгоритмы TD-IDF находят несколько применений в машинном обучении. Фактически, поисковые системы используют варианты алгоритмов TF-IDF для ранжирования статей на основе их релевантности определенному поисковому запросу.

Когда дело доходит до извлечения ключевых слов, этот показатель может помочь вам определить наиболее релевантные слова в документе (те, которые имеют более высокие оценки) и рассматривать их как ключевых слов . Это может быть особенно полезно для таких задач, как маркировка заявок в службу поддержки или анализ отзывов клиентов.

Во многих из этих случаев слова, которые чаще встречаются в группе документов, не обязательно являются наиболее релевантными. Точно так же слово, которое появляется в одном тексте, но не встречается в остальных документах, может быть очень важно для понимания содержания этого текста.

Допустим, вы анализируете набор данных обзоров Slack:

Такие слова, как , это , , если , , , , это или , то, что , вероятно, будут одними из самых частых. Тогда будет много связанных с контентом слов с высокой частотой, таких как сообщение , команда , сообщение или продукт . Однако эти слова не дают подробных сведений о содержании каждого отзыва.

Благодаря алгоритму TF-IDF вы можете взвесить важность каждого термина и извлечь ключевые слова, которые лучше всего резюмируют каждый отзыв.В случае Slack они могут извлекать более конкретные слова, такие как многоканальный , пользовательский интерфейс или мобильное приложение .

RAKE

Быстрое автоматическое извлечение ключевых слов (RAKE) — это хорошо известный метод извлечения ключевых слов, который использует список игнорируемых слов и разделителей фраз для обнаружения наиболее релевантных слов или фраз в фрагменте текста.

В качестве примера возьмем следующий текст:

Извлечение ключевого слова не так уж и сложно.Существует множество библиотек, которые могут помочь вам с извлечением ключевых слов. Одно из них — быстрое автоматическое извлечение ключевых слов.

Первое, что делает этот метод, — разбивает текст на список слов и удаляет стоп-слова из этого списка. Это возвращает список так называемых слов содержимого .

Предположим, наш список стоп-слов и разделителей фраз выглядит следующим образом:

стоп-слов = [ это , не , , , там , это , может , вы , с , из , те , после , все , один ]
разделители = [., , ]

Тогда наш список из 8 слов содержания будет выглядеть так:

content_words = [ ключевое слово , извлечение , сложное , много , библиотеки , справка , быстрый , автоматический ]

Затем алгоритм разбивает текст на разделители фраз и стоп-слова для создания возможных выражений. Итак, возможные ключевые фразы будут следующими:

Извлечение ключевых слов - это не то, что сложно, в конце концов.Существует многих библиотек , которые могут помочь вам с извлечением ключевых слов . Быстрое автоматическое извлечение ключевых слов является одним из них.

После разделения текста алгоритм создает матрицу совпадений слов. Каждая строка показывает, сколько раз данное слово содержимого встречается вместе с каждым другим словом содержимого во фразах-кандидатах. В приведенном выше примере матрица выглядит так:

После того, как матрица построена, словам присваивается оценка.Эта оценка может быть вычислена как степень слова в матрице (т. Е. Сумма количества совпадений этого слова с любым другим содержательным словом в тексте), как частота слов (т. Е. Число раз слово появляется в тексте), или как градусов слова, деленное на его частоту .

Если бы мы вычислили оценку степени, разделенную на оценку частоты для каждого слова в нашем примере, они бы выглядели так:

Этим выражениям также присваивается оценка, которая вычисляется как сумма индивидуальных оценок. слов.Если бы мы подсчитали оценку фраз, выделенных жирным шрифтом выше, они бы выглядели следующим образом:

Если два ключевых слова или ключевые фразы появляются вместе в одном порядке более двух раз, новая ключевая фраза создается независимо от того, сколько стоп-слов содержит ключевая фраза. в исходном тексте. Оценка этой ключевой фразы вычисляется так же, как и оценка отдельной ключевой фразы.

Ключевое слово или ключевая фраза выбираются, если их оценка относится к наивысшим T-баллам, где T - количество ключевых слов, которые вы хотите извлечь.Согласно исходной статье, T по умолчанию составляет одну треть слов содержания в документе.

В приведенном выше примере метод вернул бы 3 основных ключевых слова, которые, согласно определенному нами баллу, были бы , быстрое автоматическое извлечение ключевых слов (13,33), извлечение ключевых слов , (5,33) и . много библиотек (4.0).

Лингвистические подходы

Методы извлечения ключевых слов часто используют лингвистическую информацию о текстах и ​​словах, которые они содержат.Иногда морфологическая или синтаксическая информация (например, часть речи слов или отношения между словами в грамматическом представлении предложений) используется для определения того, какие ключевые слова следует извлечь. В некоторых случаях определенные PoS получают более высокие оценки (например, существительные и словосочетания), поскольку они обычно содержат больше информации о текстах, чем другие категории.

Некоторые другие методы используют маркеры дискурса (т.г. оттенки значения данного слова). Этот документ может стать хорошим введением в то, как эту информацию можно использовать в методах извлечения ключевых слов.

Но это еще не вся информация, которую можно использовать для извлечения ключевых слов. Также можно использовать совпадение слов, например, слова, которые встречаются вместе с тематическими словами (как показано в этой статье).

Большинство систем, использующих какую-либо лингвистическую информацию, превосходят те, которые этого не делают. Мы настоятельно рекомендуем вам попробовать некоторые из них при извлечении ключевых слов из ваших текстов.

Графические подходы

Самым популярным графическим подходом является модель TextRank, которую мы представим позже в этом посте. Граф можно определить как набор вершин со связями между ними.

Текст можно представить в виде графика по-разному. Слова можно рассматривать как вершины, которые соединены направленным ребром (то есть односторонней связью между вершинами). Эти ребра могут быть помечены, например, как отношение, которое слова имеют в дереве зависимостей.В других представлениях документов могут использоваться неориентированные края, например, при представлении совпадений слов.

Если бы слова были представлены числами, неориентированный граф выглядел бы так:

Ориентированный граф выглядел бы немного иначе:

Основная идея выделения ключевых слов на основе графа всегда одна и та же: измерение важности вершины основан на мерах, которые учитывают некоторую информацию, полученную из структуры графа, для извлечения наиболее важных вершин.

После того, как граф построен, пора определить, как измерить важность вершин. Существует множество различных вариантов, большинство из которых рассматриваются в этой статье. Некоторые методы выбирают измерение так называемого градусов вершины.

Степень вершины равна количеству ребер или соединений, которые попадают в вершину (также известной как входная степень), плюс количество ребер, начинающихся в вершине (также известное как исходной степени ), деленное на максимальная степень (равная количеству вершин в графе минус 1).Это формула для вычисления степени вершины:

D v = (D v in + D v out ) / (N - 1)

Другие методы измерения количество непосредственных вершин в данной вершине (которая известна как размер окрестности ).

Независимо от того, какая мера выбрана, для каждой вершины будет счет, который определит, следует ли ее извлекать как ключевое слово или нет.

В качестве примера возьмем следующий текст:

Автоматически 1 на основе графика 2 ключевое слово 3 извлечение 4 красиво 5 просто 6 .Документ 7 представлен 8 как график 9 , и оценка 10 дается 11 каждой из вершин 12 в графе 13 . В зависимости от 14 от оценки 15 вершины 16 , в качестве ключевого слова 18 может быть выбрано 17 .

Если бы мы должны были измерить размер окрестности для приведенного выше примера в графе зависимостей, который включает только слова содержимого (пронумерованные в тексте от 1 до 18), извлеченная ключевая фраза была бы , автоматическое извлечение ключевых слов на основе графа , поскольку размер соседства заглавного существительного , извлечение (что равно 3/17) является самым высоким.

Подходы к машинному обучению

Системы на основе машинного обучения используются для многих задач анализа текста, включая извлечение ключевых слов. Но что такое машинное обучение? Это подраздел искусственного интеллекта, который создает алгоритмы, способные учиться на примерах и делать собственные прогнозы.

Для обработки неструктурированных текстовых данных системам машинного обучения необходимо разбить их на то, что они могут понять. Но как это делают модели машинного обучения? Преобразуя данные в векторы (набор чисел с закодированными данными), которые содержат различные функции, представляющие текст.

Существуют различные алгоритмы и методы машинного обучения, которые можно использовать для извлечения наиболее релевантных ключевых слов из текста, в том числе вспомогательные векторные машины (SVM) и глубокое обучение.

Ниже приведен один из наиболее распространенных и эффективных подходов к извлечению ключевых слов с помощью машинного обучения:

Условные случайные поля

Условные случайные поля (CRF) - это статистический подход, который изучает закономерности путем взвешивания различных признаков в последовательности слов, присутствующих в текст.Этот подход учитывает контекст и отношения между различными переменными, чтобы делать свои прогнозы.

Использование условных случайных полей позволяет создавать сложные и богатые шаблоны. Еще одним преимуществом этого подхода является его способность к обобщениям: после обучения модели на примерах из определенной области она может легко применить полученные знания к другим областям.

С другой стороны, чтобы использовать условные случайные поля, вам необходимо иметь сильные вычислительные навыки для расчета веса всех характеристик для всех последовательностей слов.

Когда дело доходит до оценки эффективности экстракторов ключевых слов, вы можете использовать некоторые из стандартных показателей в машинном обучении: точность , точность , отзыв и оценка F1 . Однако эти показатели не отражают частичные совпадения; они рассматривают только идеальное соответствие между извлеченным сегментом и правильным прогнозом для этого тега.

К счастью, есть и другие метрики, способные фиксировать частичные совпадения. Примером этого является ROUGE.

ROUGE

ROUGE (вспомогательное исследование, ориентированное на отзыв для оценки сущности) - это семейство показателей, которые сравнивают различные параметры (например, количество перекрывающихся слов) между исходным текстом и извлеченными словами. Параметры включают длину и количество последовательностей и могут быть определены вручную.

Гибридные подходы

Чтобы получить лучшие результаты при извлечении релевантных ключевых слов из текста, вы можете комбинировать два или более подходов, которые мы уже упоминали.

Теперь, когда мы узнали о некоторых доступных вариантах, пришло время узнать обо всех интересных вещах, которые можно сделать с помощью извлечения ключевых слов в самых разных сферах бизнеса, от поддержки клиентов до управления социальными сетями.

Примеры использования и приложения для извлечения ключевых слов

Ежедневно пользователи Интернета создают 2,5 квинтиллиона байтов данных. Комментарии в социальных сетях, обзоры продуктов, электронные письма, сообщения в блогах, поисковые запросы, чаты и т. Д. В нашем распоряжении есть всевозможные неструктурированные текстовые данные.Вопрос в том, как нам разобраться в хаосе, чтобы найти то, что имеет отношение к делу?

Извлечение ключевых слов может помочь вам получить наиболее важные ключевые слова или ключевые фразы из заданного текста без необходимости фактически читать одну строку.

Независимо от того, являетесь ли вы менеджером по продукту, пытающимся проанализировать груду обзоров продуктов, менеджером по обслуживанию клиентов, анализирующим взаимодействие с клиентами, или исследователем, которому нужно просмотреть сотни онлайн-статей по определенной теме, вы можете использовать извлечение ключевых слов для легко понять, о чем идет речь.

Благодаря извлечению ключевых слов команды могут быть более эффективными и в полной мере использовать возможности данных. Вы можете попрощаться с ручными и повторяющимися задачами (сэкономив бесчисленное количество человеческих часов) и получить доступ к интересной информации, которая поможет вам преобразовать неструктурированные данные в ценные знания.

Хотите знать, что можно анализировать при извлечении ключевых слов? Вот несколько распространенных вариантов использования и приложений:

1. Мониторинг социальных сетей
2. Мониторинг бренда
3. Обслуживание клиентов
4. Отзывы клиентов
5. Бизнес-аналитика
6. Оптимизация поисковых систем (SEO)
7. Аналитика продуктов
8. Управление знаниями

Мониторинг социальных сетей

Люди используют социальные сети, чтобы выражать свои мысли, чувства и мнения на самые разные темы, от спортивного мероприятия до политического кандидата или от последнего шоу на Netflix до последнего обновления программного обеспечения для iPhone.

Для компаний отслеживание разговоров в социальных сетях с использованием извлечения ключевых слов дает уникальную возможность понять свою аудиторию, улучшить свои продукты или принять быстрые меры для предотвращения кризиса PR.

Извлечение ключевых слов может дать конкретные примеры того, что люди говорят о вашем бренде в социальных сетях. Подбирайте ключевые слова, чтобы следить за тенденциями, проводить исследования рынка, отслеживать популярные темы и следить за своими конкурентами.

Во время выборов в США в 2016 году мы проанализировали миллионы твитов, в которых упоминались Дональд Трамп и Хиллари Клинтон, и использовали извлечение ключевых слов, чтобы выделить наиболее релевантные слова и фразы, появившиеся в положительных и отрицательных упоминаниях.

Мониторинг бренда

Мы живем в эпоху репутации. Потребители читают в среднем 10 онлайн-обзоров, прежде чем доверяют местному бизнесу, что доказывает, насколько важно для компаний отслеживать разговоры вокруг своего бренда в онлайн-мире. Интернет-репутация выходит за рамки социальных сетей и включает упоминания и мнения, выраженные в блогах, форумах, сайтах обзоров и новостных агентствах.

Когда вам приходится иметь дело с большими объемами данных, такими как бесконечные комментарии на сайтах обзоров, таких как Capterra или G2 Crowd, важно, чтобы компании нашли способ автоматизировать процесс анализа данных.

Извлечение ключевых слов может быть мощным союзником в этой задаче, позволяя легко определять наиболее важные слова и фразы, упоминаемые пользователями, и получать интересную информацию и ключи для улучшения продукта.

Например, вы можете просмотреть самые негативные отзывы о вашем продукте и извлечь ключевые слова, наиболее часто связанные с ними. Если часто встречаются такие выражения, как медленный ответ или долгое время ожидания , это может указывать на необходимость сократить время отклика службы поддержки клиентов.

Вы также можете объединить извлечение ключевых слов с анализом тональности, чтобы получить более ясную перспективу не только того, о чем говорят люди, но также того, как они говорят об этих вещах.

Например, вы можете обнаружить, что в ваших обзорах продуктов часто упоминается обслуживание клиентов . Анализ настроений поможет вам понять, как люди упоминают эту конкретную тему. Ваши клиенты имеют в виду плохое обслуживание клиентов? Или, наоборот, выражают свое удовлетворение вашей дружной и отзывчивой командой?

Недавно мы объединили различные методы анализа текста для анализа набора обзоров Slack на Capterra.Мы использовали анализ настроений, чтобы классифицировать мнения как положительных , отрицательных или нейтральных . Затем определение тем позволило нам классифицировать каждое из этих мнений по различным темам или аспектам, например, Служба поддержки клиентов , Цена , Простота использования и т. Д.

Наконец, мы использовали извлечение ключевых слов, чтобы получить представление о том, что о чем говорят люди, когда они высказывают отрицательное мнение о аспекте Производительность-Качество-Надежность ? ».Это наиболее репрезентативные ключевые слова, которые мы получили с помощью экстрактора ключевых слов MonkeyLearn:

Эти ключевые слова позволяют нам идентифицировать конкретные негативные аспекты, связанные с Производительность-Качество-Надежность , которые могут нуждаться в улучшении, например, время загрузки, или уведомлений. .

Служба поддержки клиентов

Превосходное обслуживание клиентов может дать вашему бренду конкурентное преимущество. В конце концов, 64% покупателей при покупке чего-либо считают качество обслуживания клиентов более важным, чем цена.

При взаимодействии с компанией клиенты ожидают получения нужной информации в нужное время, поэтому быстрое время отклика может быть одним из ваших самых ценных активов. Но как вы можете быть более эффективными и продуктивными, если каждое утро у вас полно тикетов, которые забивают вашу службу поддержки?

Когда дело доходит до рутинных задач, связанных с маркировкой входящих заявок в службу поддержки или извлечением соответствующих данных, машинное обучение может оказать огромную помощь.

С помощью извлечения ключевых слов группы поддержки клиентов могут автоматизировать процесс маркировки тикетов, экономя десятки часов, которые они могут использовать, чтобы сосредоточиться на реальном решении проблем.В конце концов, это ключ к удовлетворению потребностей клиентов.

Как это работает? Модель извлечения ключевых слов просто сканирует наиболее релевантные слова в теме и теле входящих заявок в службу поддержки и назначает самые популярные совпадения как теги.

Благодаря автоматической маркировке входящих заявок группы поддержки клиентов могут легко и быстро определить те, которые им нужно обработать. Кроме того, они могут сократить время ответа, поскольку больше не будут отвечать за теги.

Извлечение ключевых слов также можно использовать для получения релевантной информации из разговоров со службой поддержки клиентов.Клиенты обычно жалуются на цену? Смущают ли они ваш пользовательский интерфейс? Извлечение ключевых слов позволяет получить обзор тем, о которых говорят ваши клиенты.

Вот пример того, как мы использовали машинное обучение для анализа взаимодействия службы поддержки клиентов через Twitter с четырьмя крупными операторами связи. Во-первых, мы классифицировали твиты для каждой компании на основе их настроений ( положительных , отрицательных , нейтральных ). Затем мы извлекли наиболее релевантные ключевые слова, чтобы понять, о чем говорится в этих твитах.Это привело к интересным выводам:

• Что касается отрицательных комментариев , все компании имели жалобы на «плохое обслуживание клиентов» , «плохой прием» и «высокие цены» . Однако некоторые ключевые слова были уникальными для каждой компании. Твиты, адресованные T-Mobile, жаловались на качество их «услуги LTE» , в то время как твиты с упоминанием Verizon выражали недовольство их «безлимитным планом» .

• При анализе положительных твитов ключевые слова Verizon относились к «лучшая сеть» , «качественное обслуживание клиентов» , «спасибо» и т. Д. Наконец, мы были удивлены, обнаружив, что ключевые слова T-Mobile часто были имена представителей службы поддержки клиентов, демонстрирующие высокий уровень взаимодействия с их пользователями.

Отзывы клиентов

Онлайн-опросы - это мощный инструмент, позволяющий понять, что ваши клиенты думают о вашем продукте, найти возможности для улучшения и узнать, какие аспекты они ценят или критикуют больше всего.Если вы правильно обработаете результаты опроса, вы будете вооружены твердой информацией, чтобы принимать бизнес-решения на основе данных.

Да, вы можете анализировать ответы старомодным способом - читая каждый из них и вручную отмечая результаты. Однако давайте посмотрим правде в глаза, ручная маркировка отзывов - это трудоемкая и крайне неэффективная задача, которая часто приводит к человеческим ошибкам; плюс невозможно масштабировать.

Извлечение ключевых слов - отличный способ легко определить наиболее репрезентативные слова и фразы в ответах клиентов, не просматривая каждое из них вручную.

Вы можете использовать извлечение ключевых слов для анализа ответов NPS и других форм опросов клиентов:

Анализ ответов NPS

Net Promoter Score (NPS) - один из самых популярных способов сбора отзывов клиентов и измерения их лояльности. Клиентов просят оценить продукт или услугу от 0 до 10 на основании вопроса: «Какова вероятность, что вы порекомендуете X другу или коллеге?» . Это поможет вам разделить клиентов на промоутеров (9–10 баллов), пассивных (7–8 баллов) и недоброжелателей (баллы 0–6).

Вторая часть опросов NPS - это открытый вопрос, в котором клиентам задается вопрос, почему они выбрали именно такую ​​оценку. Ответ на этот дополнительный вопрос обычно содержит самую важную информацию. Здесь мы найдем наиболее интересные и действенные идеи, потому что в нем указаны причины каждой оценки, например, «у вас потрясающий продукт, но невозможность экспортировать данные - убийца!» Эта информация поможет вам понять, что вам нужно улучшить.

Машинное обучение можно использовать для анализа отзывов клиентов различными способами по настроениям, извлечению ключевых слов, определению темы или их комбинации.Вот пример того, как Retently использовали MonkeyLearn для анализа своих ответов NPS. С помощью текстового классификатора они пометили каждый ответ по разным категориям, например Onboarding , Product UI , Ease of Use и Pricing .

Другой пример, однако, показывает, как Promoter.io использовал извлечение ключевых слов для определения релевантных терминов из своих ответов NPS. Разница между классификацией текста и извлечением ключевых слов заключается в том, что вместо классификации текста по заранее определенным тегам извлекаются ключевые слова в тексте.Вот основные ключевые слова, которые они извлекли из своих ответов NPS:

Как видите, более 80% клиентов, помеченных как промоутеры, упомянули ключевые слова, связанные с обслуживанием клиентов: service , quality , great service , обслуживание клиентов , отличное обслуживание и т. Д. Это ясно показывает, что клиенты больше всего любят в продукте, и основные причины их высокой оценки. Напротив, недоброжелатели часто жалуются на цену телефона и цену , что может означать, что их опросы NPS неправильно отображаются на телефонах и что цена на их продукт выше, чем ожидают клиенты.

Анализируйте опросы клиентов

Существует множество различных инструментов, которые вы можете использовать для получения обратной связи от ваших клиентов, от опросов по электронной почте до онлайн-форм.

SurveyMonkey, например, является одним из самых популярных инструментов для создания профессиональных опросов. Вы можете использовать его, чтобы получать информацию от своих клиентов, добавляя открытые вопросы и анализируя ответы SurveyMonkey с помощью ИИ. В этом случае извлечение ключевых слов может быть полезно, чтобы легко понять, что ваши клиенты имеют в виду в своих отрицательных или положительных ответах.Например, такие слова, как ошибка , сохранить данные, и изменения , могут дать вам представление о некоторых технических проблемах, которые необходимо решить.

Еще один инструмент, который поможет вам глубже понять, что думают ваши клиенты, о Typeform. Хотя вы можете использовать различные методы анализа текста для анализа ответов Typeform, извлечение ключевых слов может быть особенно полезным для определения наиболее репрезентативных слов и фраз. Группа слов, таких как стоимость лицензии , дорого, и модель подписки , , может пролить свет, например, на проблемы ценообразования.

Бизнес-аналитика

Извлечение ключевых слов также может быть полезно для целей бизнес-аналитики (BI), например, для исследования рынка и анализа конкуренции.

Вы можете использовать информацию из всех источников, от обзоров продуктов до социальных сетей, и следить за обсуждениями на интересующие темы. Это может быть особенно интересно, если вы готовитесь к запуску нового продукта или маркетинговой кампании.

Извлечение ключевых слов также может помочь вам понять общественное мнение по поводу актуальной проблемы и его эволюцию с течением времени.Примером этого может быть извлечение релевантных ключевых слов из комментариев к видео на YouTube, посвященных изменению климата и экологическим проблемам, с целью изучения мнений заинтересованных сторон по этой теме. В этом случае ключевые слова обеспечивают контекст того, как проблема сформулирована и воспринимается. В сочетании с анализом настроений можно понять чувства, стоящие за каждым мнением.

Наконец, вы можете использовать извлечение ключевых слов и другие методы анализа текста, чтобы сравнить ваши обзоры продуктов с отзывами о ваших конкурентах.Это позволяет вам получить информацию, которая поможет вам понять болевые точки вашего целевого рынка и принять решения на основе данных для улучшения вашего продукта или услуги.

Посмотрите, как мы проанализировали множество отзывов об отелях на TripAdvisor и использовали извлечение ключевых слов, чтобы найти сходства и различия в словах, используемых для описания отелей в разных городах.

Например, это были 10 самых популярных ключевых слов, взятых из отзывов об отелях Нью-Йорка, с плохим отношением к чистоте :

• Номер
• Ванная комната
• Ковер
• Полотенца
• Постельные клопы
• Кровать
• Отель
• Душ
• Общая ванная комната
• Стены

При сравнении с ключевыми словами из отелей в других городах мы обнаружили, что жалоба около общих туалетов появилось только в Нью-Йорке.Ключевое слово таракан , с другой стороны, было уникальным для отзывов об отелях Бангкока.

Инструменты визуализации бизнес-аналитики, такие как MonkeyLearn Studio, позволяют собрать все ваши инструменты анализа данных и результаты на единой яркой панели инструментов:

Выше представлен аспектно-ориентированный анализ мнений клиентов о Zoom в MonkeyLearn Studio. Визуализация показывает отдельные отзывы, сгруппированные по аспектам (удобство использования, поддержка, надежность и т. Д.), затем анализируются настроения, чтобы показать, какие аспекты считаются положительными, а какие - отрицательными. Облако слов внизу показывает самые важные ключевые слова, извлеченные из обзоров. Вы можете попробовать общедоступную панель управления MonkeyLearn Studio, чтобы увидеть все, что она может предложить.

Поисковая оптимизация (SEO)

Одна из основных задач поисковой оптимизации (SEO) - это определение стратегических ключевых слов, на которые вы должны ориентироваться на своем веб-сайте, чтобы создавать контент.

Существует множество программных инструментов для группировки ключевых слов, доступных для исследования ключевых слов (Moz, SEMrush, Google Trends, Ahrefs и многие другие).Однако вы также можете воспользоваться извлечением ключевых слов, чтобы автоматически отсеивать контент веб-сайта и извлекать наиболее часто используемые ключевые слова. Например, если вы определите наиболее релевантные ключевые слова, используемые вашими конкурентами, вы сможете найти отличные возможности для написания контента. А когда вы используете методы семантической группировки ключевых слов и кластеризации ключевых слов, чтобы объединить ключевые слова и фразы, которые часто используются вместе, вы получите преимущество перед конкурентами.

Усовершенствования в NLP, такие как BERT от Google (представления двунаправленного кодировщика от Transformers), помогают лучше понять взаимосвязь слов в поисковых запросах, чтобы пользователи Google Search могли создавать запросы в более разговорной форме.Панду Наяк из Google объясняет, что BERT может обрабатывать, как слова соотносятся со всеми другими словами в предложении, а не просто обрабатывать их по отдельности. Это позволяет машинному обучению лучше понимать контекст и может быть полезно в SEO, чтобы помочь написать текст, который будет более естественным, чем упаковка ключевых слов или использование шаблонных вопросов / ответов в стиле SEO.

Обзоры продуктов и другие типы пользовательского контента могут быть отличными источниками для поиска новых ключевых слов. В этом исследовании, например, анализируются обзоры продуктов ведущих логистических компаний (таких как DHL или FedEx) и выполняется извлечение ключевых слов для определения стратегических ключевых слов, которые могут быть использованы для SEO-оптимизации логистической компании.

Аналитика продуктов

Для менеджеров по продуктам данные являются основным фактором поддержки каждого их решения. Обратная связь с клиентами во всех ее формах - от взаимодействия со службой поддержки до публикаций в социальных сетях и ответов на опросы - является ключом к успешной стратегии продукта, основанной на данных.

Но как лучше всего обрабатывать большие объемы данных обратной связи с клиентами и извлекать то, что имеет отношение к делу? Извлечение ключевых слов можно использовать для автоматического поиска новых возможностей для улучшения, обнаруживая часто используемые термины или фразы, упоминаемые вашими клиентами.

Допустим, вы анализируете взаимодействие клиентов с вашим программным обеспечением и видите резкий рост числа людей, спрашивающих, как использовать функцию X вашего продукта. Это, вероятно, означает, что функция не ясна и вам следует поработать над улучшением документации, пользовательского интерфейса или пользовательского интерфейса для этой функции.

Управление знаниями

В настоящее время в Интернете доступно больше информации, чем когда-либо прежде, и тем не менее 80% этих данных неструктурированы, то есть дезорганизованы, их трудно искать и трудно обрабатывать.Некоторые области, такие как научные исследования и здравоохранение, сталкиваются с огромными объемами неструктурированной информации и, следовательно, пустой тратой своего огромного потенциала.

Извлечение ключевых слов позволяет всем отраслям открывать новые знания, упрощая поиск, управление и доступ к релевантному контенту.

Практикующим врачам и клиницистам, например, необходимо проводить исследования, чтобы найти соответствующие доказательства в поддержку своих медицинских решений. Несмотря на то, что доступно так много данных, трудно найти наиболее актуальные в море медицинской литературы.Автоматическое извлечение наиболее важных ключевых слов и фраз из текста может оказаться большим подспорьем, сэкономив драгоценное время и ресурсы.

Это исследование об использовании извлечения ключевых слов из набора биомедицинских данных, в котором также исследуются возможности обобщения имеющихся данных, чтобы найти наиболее адекватные ответы на сложные вопросы.

Инструменты, ресурсы и руководства для извлечения ключевых слов

Если вам интересно приступить к извлечению ключевых слов, но вы не знаете, с чего начать, здесь вы найдете все необходимые ресурсы для начала.

Во-первых, мы порекомендуем несколько книг и научных статей для более глубокого объяснения методов и алгоритмов извлечения ключевых слов. Затем мы поделимся некоторыми API для извлечения ключевых слов, включая библиотеки с открытым исходным кодом и API SaaS.

Наконец, мы предоставим несколько руководств по извлечению ключевых слов, которые помогут вам начать работу. В некоторых руководствах показано, как запускать извлечение ключевых слов с помощью библиотек с открытым исходным кодом с помощью Python и R. Однако, если вы предпочитаете экономить время и ресурсы, вам может быть полезно попробовать готовое решение.

MonkeyLearn, например, имеет предварительно обученные модели извлечения ключевых слов, в которые вы можете сразу же погрузиться. Или узнайте, как создавать свои собственные индивидуальные модели для обнаружения ключевых слов в текстах. Мы проведем вас через этот процесс и поможем создать модель извлечения ключевых слов, адаптированную к вашим потребностям.

Книги и статьи

Если вы ищете более глубокий подход к извлечению ключевых слов, чтение некоторой существующей литературы по этой теме звучит как следующий логический шаг. Все мы знаем, что поиск подходящих книг и статей может быть непосильным.Чтобы помочь вам с этой задачей, мы перечислили некоторые из наиболее интересных материалов, связанных с извлечением ключевых слов. Закладка, чтобы прочитать позже или начать прямо сейчас:

• Извлечение ключевых слов: обзор методов и подходов (Слободан Белига, 2004). В этой статье рассматриваются существующие исследования по извлечению ключевых слов и объясняются различные методы решения этой задачи. Это также относится к основанным на графах методам извлечения ключевых слов.

• Простое неконтролируемое извлечение ключевой фразы с использованием вложения предложений (Камил Беннани-Смайрес, Клаудиу Мусат и др., 2018).В этой статье описывается новый неконтролируемый метод извлечения ключевой фразы, который использует встраивание предложений и может использоваться для анализа больших наборов данных в режиме реального времени.

• Графический подход к автоматическому извлечению ключевых фраз (Ян Инга, Тан Цинпин и др., 2017). С акцентом на графические методы извлечения ключевых слов в этой статье исследуется новый подход к извлечению ключевых фраз, относящихся к основным темам в тексте.

• Автоматическое извлечение ключевых фраз на основе НЛП и статистических методов (Мартин Досталь и Карел Джезек, 2010).В этой статье представлен подход к извлечению ключевых слов с использованием статистических методов и оценки шаблонов на основе Wordnet. Этот метод может быть полезен, если автор не предоставил достаточно ключевых слов (или когда ключевых слов нет вообще).

• Анализ текста: приложения и теория (Майкл Берри, 2010). Это отличное введение в различные алгоритмы и методы интеллектуального анализа текста. Алгоритм RAKE, используемый для извлечения ключевых слов, описан в этой книге.

API извлечения ключевых слов

Итак, вы готовы сделать первые шаги в извлечении и анализе ключевых слов.Трудным (и более сложным) путем было бы разработать всю систему с нуля. Однако есть гораздо более удобное решение: реализовать алгоритмы извлечения ключевых слов с помощью существующих сторонних API.

Споры о выборе и покупке, когда дело доходит до создания пользовательских моделей извлечения ключевых слов и анализа текста: используйте библиотеки с открытым исходным кодом для создания модели или подключения к API SaaS.

Использование библиотек с открытым исходным кодом может быть отличным, если у вас есть опыт работы с данными и кодированием

, но они могут быть дорогостоящими и занимать много времени.Инструменты SaaS, с другой стороны, могут быть реализованы сразу, требуют очень мало кода, стоят намного дешевле и полностью масштабируемы.

API-интерфейсы SaaS

Преимущества использования API-интерфейсов SaaS для извлечения ключевых слов:

• Нет настройки. Использование библиотеки с открытым исходным кодом часто включает настройку всего программного интерфейса. Независимо от того, используете ли вы Python или R, вы должны быть знакомы с языками программирования и устанавливать определенные инструменты и зависимости. С другой стороны, API-интерфейсы SaaS делают работу намного быстрее и проще.
• Без кода. SaaS API - это готовые решения: вам не нужно беспокоиться о таких вещах, как производительность или архитектура. Единственные строки кода, которые вам нужно будет написать, - это те, которые будут вызывать API и получать результаты (обычно 10 строк или меньше).
• Простая интеграция. Вы можете легко интегрировать свой SaaS API с такими инструментами, как Zendesk или Google Sheets, что сделает ваше решение для извлечения ключевых слов еще более мощным.

Вот некоторые из самых популярных API SaaS для инструментов извлечения ключевых слов:

• MonkeyLearn
• IBM Watson
• Amazon Comprehend
• Aylien
• Cortical.io

MonkeyLearn

MonkeyLearn предлагает набор инструментов извлечения ключевых слов SaaS, которые можно вызвать с помощью всего нескольких строк кода и которые легко настроить в соответствии с языком и критериями вашего бизнеса. Попробуйте эти предварительно обученные экстракторы прямо сейчас, чтобы увидеть, как они работают:

API MonkeyLearn чрезвычайно прост для распознавания ключевых слов Python (и многого другого), и, что лучше всего, MonkeyLearn Studio позволяет объединить все эти анализы вместе и автоматически визуализируйте их для получения поразительных результатов - и все это выполняется в едином удобном интерфейсе.

IBM Watson

IBM Watson был создан для работы в различных отраслях с Watson Studio в качестве универсального инструмента для построения моделей извлечения ключевых слов (и других) на любой облачной платформе. Watson Speech-to-Text - это отраслевой стандарт для преобразования записанных и живых голосовых разговоров в письменный текст.

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend предлагает предварительно обученные API извлечения ключевых фраз, которые легко интегрируются в существующие приложения. Поскольку Comprehend внедряется и контролируется Amazon, нет необходимости создавать и обучать модели.

AYLIEN

AYLIEN предлагает три API на семи основных языках программирования: API новостей, API анализа текста и Платформа анализа текста (TAP) с доступом к новостному контенту в реальном времени и возможностью создавать собственные экстракторы ключевых слов для любых нужд.

Cortical.io

Cortical.io - отличный вариант с низким кодом для Java, Python и Javascript. Cortical.io использует «семантические отпечатки пальцев» для создания представления отдельных слов и общего значения текста для оптимальной семантической группировки ключевых слов.

Библиотеки с открытым исходным кодом

Если вы умеете программировать, вы можете использовать библиотеки с открытым исходным кодом для реализации модели извлечения ключевых слов с нуля. Есть несколько библиотек для Python и R, которые могут пригодиться для обнаружения ключевых слов, которые поддерживаются активным сообществом специалистов по науке о данных.

Python

Python - наиболее часто используемый язык программирования в науке о данных, известный своим легко понятным синтаксисом. Широкое распространение Python в сообществе специалистов по науке о данных было вызвано растущим списком библиотек с открытым исходным кодом для математических операций и статистического анализа.У Python есть процветающее сообщество и огромное количество библиотек с открытым исходным кодом для задач анализа текста, включая NLTK, scikit-learn и spaCy.

RAKE

RAKE - старая, но широко используемая библиотека Python для извлечения ключевых слов. Эта библиотека реализует алгоритм быстрого автоматического извлечения ключевых слов (RAKE), как описано в этой статье. Следуйте за реализацией Python.

NLTK

Набор инструментов для естественного языка, также известный как NLTK, является популярной библиотекой с открытым исходным кодом для Python для анализа данных человеческого языка.NLTK предоставляет простые в использовании интерфейсы для построения моделей извлечения ключевых слов, а также полезен для обучения моделей классификации, токенизации, выделения, синтаксического анализа и других задач анализа текста.

RAKE NLTK

RAKE NLTK - это конкретная реализация Python алгоритма быстрого автоматического извлечения ключевых слов (RAKE), который использует NLTK под капотом. Это упрощает расширение и выполнение других задач анализа текста.

Scikit-Learn

Scikit-Learn - одна из наиболее широко используемых библиотек с открытым исходным кодом для машинного обучения.Эта библиотека предоставляет доступные инструменты для обучения моделей НЛП классификации, извлечению, регрессии и кластеризации. Кроме того, он предоставляет другие полезные возможности, такие как уменьшение размерности, поиск по сетке и перекрестная проверка. Scikit-Learn имеет огромное сообщество и значительное количество руководств, которые помогут вам начать работу.

spaCy

Еще одна отличная библиотека НЛП для Python - spaCy. Эта библиотека немного новее, чем NLTK или Scikit-Learn, и специализируется на предоставлении простого способа использования глубокого обучения для анализа текстовых данных.

R

R - наиболее широко используемый язык программирования для статистического анализа. У него также очень активное и полезное сообщество. Популярность R в науке о данных и машинном обучении неуклонно растет, и у него есть несколько отличных пакетов для извлечения ключевых слов.

RKEA

RKEA - это пакет для извлечения ключевых слов и фраз из текста с помощью R. Внутри RKEA предоставляет интерфейс R для KEA, алгоритма извлечения ключевых слов, который изначально был реализован на Java и не зависит от платформы.

Textrank

Textrank - это пакет R для обобщения текста и извлечения ключевых слов. Алгоритм вычисляет, как слова связаны друг с другом, проверяя, следуют ли слова друг за другом. Затем он использует алгоритм PageRank для ранжирования наиболее важных слов текста.

Учебники

Довольно теории, теперь пора попробовать извлечение ключевых слов для себя! Практика ведет к совершенству, это факт, особенно когда речь идет о машинном обучении.

Здесь вы найдете несколько простых и полезных руководств по созданию вашей первой модели извлечения ключевых слов. Сначала мы поделимся несколькими инструкциями по извлечению ключевых слов с помощью библиотек с открытым исходным кодом, таких как Python и R.Наконец, для тех, кто не имеет навыков программирования или просто хочет начать прямо сейчас, вы можете узнать, как создать экстрактор ключевых слов с помощью MonkeyLearn.

Учебники с использованием библиотек с открытым исходным кодом

Библиотеки с открытым исходным кодом великолепны благодаря своей гибкости и возможностям, но иногда бывает трудно начать работу.Ниже приводится список руководств, которые помогут вам реализовать систему извлечения ключевых слов с нуля с использованием фреймворков с открытым исходным кодом.

Python

RAKE

Если вы ищете пошаговое руководство по использованию RAKE, вам следует ознакомиться с этим руководством. В этом руководстве объясняется, как извлекать ключевые слова и ключевые фразы с нуля с помощью реализации RAKE в Python.

Scikit-learn

Ознакомьтесь с этим руководством, в котором объясняется, как использовать Scikit-learn для извлечения ключевых слов с TF-IDF.Обязательно ознакомьтесь с документацией scikit-learn, в которой также есть ресурсы, которые помогут вам начать работу с этой библиотекой.

SpaCy

Это руководство покажет вам пошаговый процесс извлечения ключевых слов с помощью spaCy. В этом руководстве рассказывается, как генераторы n-граммов и пропущенных граммов могут помочь вам сгенерировать потенциальные ключевые слова или фразы из текста. Если вы хотите узнать больше о spaCy, ознакомьтесь с spaCy 101, где простыми словами объясняются наиболее важные концепции spaCy.

R

В этом руководстве вы можете узнать, как использовать пакет RKEA в R для извлечения ключевых слов. В нем рассказывается, как загрузить пакет, как создать модель извлечения ключевых слов с нуля и как использовать ее для анализа текста и автоматического получения ключевых слов.

Учебное пособие по извлечению ключевых слов с помощью MonkeyLearn

Погрузитесь в процесс извлечения ключевых слов с помощью предварительно обученного экстрактора MonkeyLearn. Просто вставьте свой собственный текст и посмотрите, насколько легко им пользоваться.

Тест с вашим собственным текстом

Илон Маск поделился фотографией скафандра, разработанного SpaceX.Это второе изображение нового дизайна и первое, на котором изображен скафандр в полный рост. Извлечь текст

Для более подробного анализа, следуйте инструкциям ниже, чтобы обучить свой собственный экстрактор ключевых слов - это бесплатно и легко. Ключевые слова субъективны: слово или фраза могут быть релевантными (или нет) в зависимости от контекста и конкретного варианта использования. Иногда вам может потребоваться настроить ключевые слова для вашей конкретной области или области деятельности, чтобы повысить точность.

Вот как создать свой собственный экстрактор с помощью MonkeyLearn:

1.Создайте новую модель:

На панели управления MonkeyLearn нажмите «Создать модель» и выберите «Экстрактор»:

2. Импортируйте текстовые данные:

. Вы можете загрузить файл Excel или CSV или импортировать данные прямо из приложения, такого как Twitter, Gmail или Zendesk. В этом примере мы собираемся использовать CSV-файл с отзывами об отелях (набор данных с отзывами об отелях, доступный для загрузки в виде CSV-файла в нашей библиотеке данных):

3. Укажите данные для обучения вашей модели:

Выберите столбцы с примерами текста, которые вы хотите использовать для обучения экстрактора ключевых слов:

4.Определите свои теги:

Создайте различные теги для вашего экстрактора ключевых слов в зависимости от типа слов или выражений, которые вам нужно получить из текста. Например, в данном случае мы хотим извлечь два типа ключевых слов из отзывов об отелях:

• Аспект : это слова и выражения, которые относятся к функции или теме, о которых идет речь в обзоре отеля. Например, в следующем обзоре «Кровать действительно удобная» ключевым словом аспекта будет «кровать».
• Качество : это ключевые слова, которые говорят о состоянии или состоянии отеля или одном из его аспектов. В приведенном выше примере «Кровать действительно удобная» ключевым словом качества будет «удобная».

5. Начните обучение экстрактора текста:

Вам нужно пометить несколько слов в тексте, чтобы обучить экстрактор ключевых слов. Как? Установив флажок рядом с соответствующим тегом и выделив соответствующий текст. Таким образом, вы научите свою модель машинного обучения самостоятельно устанавливать связи и делать прогнозы.

После того, как вы отметили несколько примеров, обратите внимание, как экстрактор текста начинает делать прогнозы самостоятельно:

6. Назовите свою модель:

После того, как вы закончите обучение экстрактора ключевых слов, вам нужно будет назвать свою модель:

7. Проверьте свою модель!

Вы можете протестировать свою модель и посмотреть, как она извлекает элементы из невидимых данных. Если вы не удовлетворены результатами, продолжайте тренировку модели с большим количеством данных. Чем больше примеров вы загрузите в свой экстрактор ключевых слов, тем точнее будут ваши результаты.Чтобы проверить производительность вашего экстрактора ключевых слов, нажмите «Сборка» и просмотрите статистику, такую ​​как F1 Score, Precision и Recall для каждого из ваших определенных тегов:

8. Приведите свою модель в действие:

Подобно тому, что мы видели для предварительно обученных моделей, есть несколько способов начать использовать экстрактор ключевых слов:

• Демо: вам просто нужно вставить текст, и модель автоматически обнаружит и выделит различные Особенности.
• Пакет: если вы хотите проанализировать несколько фрагментов данных, вы можете загрузить файл CSV или Excel. Модель извлечения ключевых слов добавит в документ новый столбец со всеми прогнозируемыми ключевыми словами.
• API: подключитесь к MonkeyLearn API и получите извлеченные ключевые слова в виде файла JSON.
• Интеграции: вы можете использовать Zapier, RapidMiner, Google Sheets или Zendesk в качестве источника данных и подключить их к MonkeyLearn для процесса извлечения ключевых слов.

Заключительные слова

Извлечение ключевых слов - отличный способ найти то, что уместно в больших наборах данных.Это позволяет предприятиям в любой области автоматизировать сложные процессы, которые в противном случае были бы чрезвычайно трудоемкими и гораздо менее эффективными (а в некоторых случаях совершенно невозможно выполнить вручную). Вы ознакомились с возможностями извлечения ключевых слов для поддержки клиентов, управления социальными сетями, исследования рынка и т. Д. Вы можете получить ценную информацию для принятия более эффективных бизнес-решений.

Пришло время перейти на новый уровень и начать использовать извлечение ключевых слов, чтобы максимально использовать ваши текстовые данные.Как вы знаете, сделать первые шаги с MonkeyLearn может быть довольно легко. Хотите попробовать? Просто свяжитесь с нами и запросите персонализированную демонстрацию у одного из наших экспертов! Узнайте, как использовать извлечение ключевых слов и еще более продвинутые методы анализа текста, чтобы получить максимальную отдачу от ваших данных.

Похожие сообщения

Извлечение ключевых слов из короткого текста | by Ape Machine

import unicodedata
import string
import re
import random
import time
import math

import torch
import .nn as nn
из torch.autograd import Переменная
из резака import optim
import torch.nn.functional as F

EOSE_1024 Stoken_token = 9000ken_token_10 = 0 1

class Lang :
def __init __ (self, name):
self.name = name
self.word2index = {}
self.word2count = {}
self.index2word = {0: " SOS ", 1:" EOS "}
сам.n_words = 2

def index_words (self, предложение):
для слов в предложении. split (''):
self.index_word (word)

def index_word (self, word):
если слов нет в self.word2index:
self.word2index [word] = self.n_words
self.word2count [word] = 1
self.index2word [self.n_words] = word
self.n_words + = 1
else :
self.word2count [word] + = 1

def unicode_to_ascii (s):
return ''.a-zA-Z.!?] + ", r" ", s)

return s

def read_langs (lang1, lang2, reverse = False):
print (" Reading lines .. . ")

строк = open ('keywords.train'). Read (). Strip (). Split ('\ n')
пары = [[normalize_string (s) для с в l.split (' \ t ')] для л в строках]

если в обратном направлении:
пары = [список (обратный (p)) для p в парах]
input_lang = Lang (lang2)
output_lang = Lang (lang1 )
else :
input_lang = Lang (lang1)
output_lang = Lang (lang2)

return input_lang, output_lang, пары

MAX_LENGTH = 100

good_prefixes, am ",", "
«он есть», «он есть»,
«она есть», «она s»,
«ты», «ты»
)

def filter_pair (p):
return len ( p [0].split (''))

def filter_pairs (пары):
return [пара для пар в парах если filter_pair (пара)]

def prepare_data (lang1_name, lang2_name, reverse = False):
input_lang, output_lang, pair = read_langs (lang1_name, lang2_name, reverse)
print ("Прочитать пары предложений% s"% len ( пары))

пары = filter_pairs (пары)
print ("Обрезано до пар предложений% s"% len (пары))

print ("Индексирование слов... ")
для пар :
input_lang.index_words (пара [0])
output_lang.index_words (пара [1])

return input_lang, output_lang, pair

input_lang, output_lang, pair prepare_data ('eng', 'fra', False)
print (random.choice (pair))

def indexes_from_sentence (lang, фраза):
return [lang.word2index [word] для слово в предложении.split ('')]

def variable_from_sentence (язык, предложение):
индексов = indexes_from_sentence (язык, предложение)
индексов.append (EOS_token)

var = Variable (torch.LongTensor (indexes) .view (-1, 1))

if USE_CUDA:
var = var.cuda ()

return var

return var

def variables_from_pair (пара):
input_variable = variable_from_sentence (input_lang, pair [0])
target_variable = variable_from_sentence (output_lang, pair [1])

return (input_variable, target_variable, target_variable, target_variable, 903N03, класс 903N193 903N9 .Module):
def __init __ (self, input_size, hidden_size, n_layers = 1):
super (EncoderRNN, self) .__ init __ ()

self.input_size = input_size
self.hidden_size = self.hidden_size = n_layers24910
self.embedding = nn.Embedding (input_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU (hidden_size, hidden_size, n_layers)

def вперед (self, word_inputs, hidden):
seq_len = len (word_24inputs)
seq_len = len (word_24inputs) встроенный = сам.embedding (word_inputs) .view (seq_len, 1, -1)
output, hidden = self.gru (встроенный, скрытый)

return output, hidden

def init_hidden (self):
hidden = Variable ( torch.zeros (self.n_layers, 1, self.hidden_size))

if USE_CUDA:
hidden = hidden.cuda ()

return hidden

class BahdanauAttnNDecoder (BahdanauAttnNDecoder)
def __init __ (self, hidden_size, output_size, n_layers = 1, dropout_p = 0.1):
super (AttnDecoderRNN, self) .__ init __ ()

self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.n_layers = n_layers
self.dropout_p = dropout_pngth
= self_.max_length
= self_.max_length nn.Embedding (output_size, hidden_size)
self.dropout = nn.Dropout (dropout_p)
self.attn = GeneralAttn (hidden_size)
self.gru = nn.GRU (hidden_size * 2, hidden_size, n_layers, dropout = dropout_p)
self.out = nn.Линейный (hidden_size, output_size)

def forward (self, word_input, last_hidden, encoder_outputs):
word_embedded = self.embedding (word_input) .view (1, 1, -1)
word_embedded = self.dropout (word_embedded)
attn_weights = self.attn (last_hidden [-1], encoder_outputs)
context = attn_weights.bmm (encoder_outputs.transpose (0, 1))
rnn_input = torch.cat ((word_embedded, context), 2)
вывод, скрытый = self.gru (rnn_input, last_hidden)
output = output.squeeze (0)
output = F.log_softmax (self.out (torch.cat ((output, context), 1)))

return output, hidden, attn_weights

class Attn (nn. Модуль):
def __init __ (self, method, hidden_size, max_length = MAX_LENGTH):
super (Attn, self) .__ init __ ()

self.method = method
self.hidden_size = hidden_size

.method == 'general':
self.attn = nn.Linear (self.hidden_size, hidden_size)

elif self.method == 'concat':
self.attn = nn.Linear (self.hidden_size * 2, hidden_size)
self.other = nn.Parameter (torch.FloatTensor (1, hidden_size))

def forward (self, hidden, encoder_outputs):
seq_len = len (encoder_outputs)
attn_energies = Variable (torch.zeros (seq_len))

if _engies_engies10_attcUDA: )

для i в диапазоне (seq_len):
attn_energies [i] = self.score (hidden, encoder_outputs [i])

return F.softmax (attn_energies) .unsqueeze (0) .unsqueeze (0)

def score (self, hidden, encoder_output):
если self. method == 'dot':
energy = hidden.dot (encoder_output)
return energy

elif self.method == 'general':
energy = self.attn (encoder_output)
energy = hidden.dot (энергия)
возврат энергия

elif self.method == 'concat':
energy = self.attn (torch.cat ((hidden, encoder_output), 1))
energy = self.other.dot (energy)
return energy

class AttnDecoderRNN (nn.Module):
def __init __ (self, attn_model, hidden_size, output_size, n_layers = 1, dropout_p = 0.1):
super (AttnDecoderRNN, self) .__ init __ ()

self.attn .hidden_size = скрытый_размер
self.output_size = output_size
self.n_layers = n_layers
self.dropout_p = dropout_p
self.embedding = nn.Embedding (output_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU (hidden_size * 2, hidden_size, n_layers, dropout = dropout_p)
self.out = nn. Линейный (hidden_size * 2, output_size)

, если attn_model! = 'None':
self.attn = Attn (attn_model, hidden_size)

def forward (self, word_input, last_context, last_hidden), encoder_ word_embedded = себя.embedding (word_input) .view (1, 1, -1)
rnn_input = torch.cat ((word_embedded, last_context.unsqueeze (0)), 2)
rnn_output, hidden = self.gru (rnn_input, last_hidden)
attn_weights = self.attn (rnn_output.squeeze (0), encoder_outputs)
context = attn_weights.bmm (encoder_outputs.transpose (0, 1))
rnn_output = rnn_output.squeeze (0)
context = context.squeeze (1)
output = F.log_softmax (self.out (torch.cat ((rnn_output, context), 1)))

return output, context, hidden, attn_weights

encoder_test = EncoderRNN (MAX_LENGTH, MAX_LENGTH, 2)
decoder_coder ('общий', MAX_LENGTH, MAX_LENGTH, 2)

печать (encoder_test)
печать (decoder_test)

encoder_hidden = encoder_test.init_hidden ()
word_input = Variable (torch.LongTensor ([1, 2, 3]))

если USE_CUDA:
encoder_test.cuda ()
word_input = word_input.cuda ()

encoder_outtest (encoder_outtest ()

encoder_out word_input, encoder_hidden)

word_inputs = Variable (torch.LongTensor ([1, 2, 3]))
decoder_attns = torch.zeros (1, 3, 3)
decoder_hidden = encoder_hidden
decoder_context = Varios (1 torch. , decoder_test.hidden_size))

если USE_CUDA:
decoder_test.cuda ()

word_inputs = word_inputs.cuda ()
decoder_context = decoder_context.cuda ()

для i в диапазоне (3):
decoder_output, decoder_context, decoder_hidden, decoder_context (i_intext) декодер decoder_hidden, encoder_outputs)
print (decoder_output.size (), decoder_hidden.size (), decoder_attn.size ())
decoder_attns [0, i] = decoder_attn.squeeze (0) .cpu (). data teacher_forcing 9_0003 9_0003 = 0,5
зажим = 5.0

def поезд (входная_переменная, целевая_переменная, кодировщик, декодер, encoder_optimizer, decoder_optimizer, критерий, max_length = MAX_LENGTH):
encoder_optimizer.zero_grad ()
decoder_optimizer.zero_grad ()
decoder_optimizer. 9_103_gradize = входной сигнал 9_10o24_grade (входной сигнал) () [0]
target_length = target_variable.size () [0]
encoder_hidden = encoder.init_hidden ()
encoder_outputs, encoder_hidden = encoder (input_variable, encoder_hidden)
decoder_input = Variable (torch.LongTensor ([[SOS_token]]))
decoder_context = Переменная (torch.zeros (1, decoder.hidden_size))
decoder_hidden = encoder_hidden

если USE_CUDA:
decoder_input = decoder_conput = decoder_input = decoder_text = decoder_conput = decoder_conput ()

use_teacher_forcing = random.random ()

если use_teacher_forcing:
для di в диапазоне (target_length):
decoder_output, decoder_context, decoder_hidden_input = decoder_attext = decoder_attext (decoder_attext)
потеря + = критерий (decoder_output [0], target_variable [di])
decoder_input = target_variable [di] # Следующая цель - следующий вход

else :
для di в диапазоне (target_length):
decoder_conput, decoder_conput , decoder_hidden, decoder_attention = decoder (decoder_input, decoder_context, decoder_hidden, encoder_outputs)
l oss + = критерий (decoder_output [0], target_variable [di])

topv, topi = decoder_output.data.topk (1)
ni = topi [0] [0]

decoder_input = Переменная (torch.LongTensor ([[ni]]))

если USE_CUDA:
decoder_input = decoder_input.cuda2 ()

если ni == EOS_token:
break

loss.backward ()

torch.nn.utils.clip_grad_norm (encoder.parameters (), clip)
torch.nn.utils.clip_grad_norm (decoder.parameters ( ), clip)

encoder_optimizer.step ()
decoder_optimizer.step ()

вернуть потерь.data [0] / target_length

def as_minutes (s):
m = math.floor (s / 60)
s - = m * 60

return '% dm% ds'% (m, s ( -% s) '% (as_minutes (s), as_minutes (rs))

attn_model =' general '
hidden_size = 500
n_layers = 2
dropout_p = 0.05

кодировщик = EncoderRNN (input_lang.n_words, hidden_size, n_layers)
decoder = AttnDecoderRNN (attn_model, hidden_size, output_lang.n_words, n_layers, dropout_p = dropout_p)

4A. cuda ()

скорость_обучения = 0,0001
encoder_optimizer = optim.Adam (encoder.parameters (), lr = learning_rate)
decoder_optimizer = optim.Adam (decoder.parameters (), lr = learning_rate)
критерий = nn.NLLLoss ()
n_epochs = 50000
plot_every = 200
print_every = 1000
start = time.time ()
plot_losses = []
print_loss_total = 0
plot_loss_total = 0

# Начать!
для эпох в диапазоне (1, n_epochs + 1):

# Получить данные обучения для этого цикла
training_pair = variables_from_pair (random.choice (pair))
input_variable = training_pair [0]
target_variable = training_pair [1]

# Запустить функцию поезда
loss = train (input_variable, target_variable, encoder, decoder, encoder_optimizer, decoder_optimizer, критерий)

# Отслеживать потери
print_loss_total + = loss
plot_loss_total + = loss

if

019 if

if = 0: продолжить

если эпоха% print_every == 0:
print_loss_avg = print_loss_total / print_every
print_loss_total = 0
print_summary = '(% d% d %%)%.4f '% (epoch, epoch / n_epochs * 100, print_loss_avg)

print (print_summary)

if epoch% plot_every == 0:
plot_loss_avg = plot_lot_loss_total
plot_loss_avg = plot_loss_sestal
0

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np

90_plot.figure ()

fig, ax = plt.subplots ()
loc = ticker.MultipleLocator (base = 0.2) # ставить галочки через равные промежутки времени

ax.yaxis.set_major_locator (loc)
plt.plot (points)

show_plot (plot_losses)

def Assessment (предложение, max_length = MAX_LENGTH):
input_variable = variable_from_sentence (input_lang, предложение)
input_length = input_variable.size () [0]

10 = Run through encoder. ()
encoder_outputs, encoder_hidden = encoder (input_variable, encoder_hidden)

# Создать начальные векторы для декодера
decoder_input = Variable (torch.LongTensor ([[SOS_token]])) # SOS
decoder_context = Variable (torch.zeros (1, decoder.hidden_size))
, если USE_CUDA:
decoder_input = decoder_input.cuda () 9103 decoder_context = decoder_context =
decoder_context = decoder_context =

decoder_hidden = encoder_hidden

decoded_words = []
decoder_attentions = torch.zeros (max_length, max_length)

# Пропустить декодер
для di в диапазоне (max_length):
decoder_conput, decoder_conput = decoder_conput = decoder_conput , decoder_context, decoder_hidden, encoder_outputs)
decoder_attentions [di,: decoder_attention.size (2)] + = decoder_attention.squeeze (0) .squeeze (0) .cpu (). data

# Выбрать верхнее слово из вывода
topv, topi = decoder_output.data.topk (1)
ni = topi [ 0] [0]
если ni == EOS_token:
decoded_words.append ('')
break
else :
decoded_words.append (output_lang.index2word [ni])

input выбирается слово
decoder_input = Variable (torch.LongTensor ([[ni]]))
если USE_CUDA:
decoder_input = decoder_input.cuda ()

return decoded_words, decoder_attentions [: di + 1,: len (encoder_outputs)]

def Assessment_randomly ():
pair = random.choice (pair)

output_words (decoder_attn = Assessment) [0])
output_sentence = '' .join (output_words)

print ('>', pair [0])
print ('=', pair [1])
print ('< ', output_sentence)
print (' ')

Assessment_randomly ()

while True:
try :
raw = raw_input (">")
output_words, Внимание = оценка (raw)
print output_words
кроме :
пройти

def show_attention (input_sentence, output_words, Внимание):
# Установить рисунок с помощью шкалы цветов
fig = plt.figure ()
ax = fig.add_subplot (111)
cax = ax.matshow (Вниманиеs.numpy (), cmap = 'bone')
fig.colorbar (cax)

# Настроить оси
ax.set_xticklabels ([ ''] + input_sentence.split ('') + [''], вращение = 90)
ax.set_yticklabels ([''] + output_words)

# Показывать метку при каждом тике
ax.xaxis.set_major_locator (ticker.MultipleLocator (1))
ax.yaxis.set_major_locator (ticker.MultipleLocator (1))

plt.show ()
plt.close ()

def оценить_and_show_attention,
= внимание оценить (input_sentence)
print ('input =', input_sentence)
print ('output =', ''.join (output_words))
show_attention (input_sentence, output_words, Внимание)

Обмен текстовыми сообщениями по ключевым словам - маркетинговые функции по SMS

Вернуться к функциям

Один из самых быстрых и простых способов собрать телефонные номера и расширить список подписчиков - это создать и продвигать ключевое слово для SMS. Все, что вам нужно сделать, это решить, какое у вас ключевое слово, а затем ваши клиенты смогут отправить его на ваш номер, чтобы подписаться на будущие обновления.

Создайте свое первое ключевое слово бесплатно

Мы уверены, что вам понравится, насколько просто использовать ключевые слова с SimpleTexting.Вот почему мы позволяем вам создать одно бесплатное и отправить 50 текстовых сообщений. Кредитная карта не требуется.

Попробуйте нас бесплатно

Кредитная карта не требуется

Что такое ключевое слово для SMS?

Ключевое слово SMS - это слово или фраза, которые ваши клиенты могут отправить текстовым сообщением на 10-значный местный номер или бесплатный номер.

Когда они это сделают, они подписываются на будущие текстовые сообщения. Например, если зоомагазин просит вас отправить текстовое сообщение PetPalace на номер 833-704-98210, ключевым словом будет PetPalace.

С помощью SimpleTexting вы можете без дополнительных затрат создать несколько ключевых слов для своего номера телефона. Эти ключевые слова могут затем помочь вам составить различные списки подписчиков.

Например, Pet Palace может создать ключевое слово для присоединения текста к своему бизнесу по уходу или даже ключевое слово по типу питомца.

Это позволяет клиентам подписываться на тексты, которые соответствуют их интересам и бизнесу, чтобы сегментировать свою аудиторию.

Что такое автоответчик?

При создании ключевого слова у вас также будет возможность написать автоответчик, который будет отправлен подписчику после того, как он отправит ключевое слово на ваш номер.

Это автоматическое текстовое сообщение обычно используется, чтобы подтвердить, что кто-то подписался на будущие текстовые сообщения, и приветствовать их.

Некоторые предприятия даже предлагают стимулы для присоединения. Вот пример автоответа на текстовую маркетинговую программу ресторана.

Благодарим за интерес к текстовому клубу нашего Бунзен Бургера. Нам не терпится поделиться с вами лучшими предложениями. В знак признательности предлагаем вам скидку 10% на ваш следующий заказ.Просто покажите нам это сообщение в следующий раз, когда пообедаете с нами. Предложение заканчивается 21/11.

Какой номер можно использовать с ключевыми словами текста?

Ключевые слова хорошо работают со следующими типами чисел:

• • Бесплатные номера : это 10-значные телефонные номера, которые начинаются с трехзначного бесплатного кода (800, 888, 877, 866, 855, 844 или 833). Мы можем включить текстовое сообщение для существующего бесплатного номера, с которым знакомы ваши клиенты.
  • Бесплатные номера телефонов Vanity : это бесплатный телефонный номер, на котором после трехзначного кода пишется имя, слово или аббревиатура. Например, 1-800-ЦВЕТЫ или 1-888-NEW-CARS.
  • Местные номера: это стандартные 10-значные номера. Да, точно так же, как ваш стационарный номер или номер VoIP. Если у вас уже есть тот, который вы хотите использовать, мы можем включить его в текстовом сообщении!
  • Выделенный короткий код: сокращенный код - это сокращенный номер телефона, состоящий из 5 или 6 цифр.Сокращенные коды предназначены для случаев, когда бизнесу или организации необходимо отправить или получить большой объем текстовых сообщений за короткий промежуток времени.

Если вы не знаете, какой номер выбрать, вот руководство по выбору правильного типа номера телефона для вашей компании.

Как предприятия используют текстовые сообщения по ключевым словам

Организации используют ключевые слова по-разному. Мы видим бизнесов:

Примеры ключевых слов

Вот еще несколько способов, которыми наши клиенты используют ключевые слова:

• • • Подписка клиентов на ваш список: «Отправьте сообщение SIMPLE на номер (833) 222-3059, чтобы получать обновления от SimpleTexting.”
    • Текст для голосования Опросы для получения обратной связи: «Отправьте текст GATORADE на номер (833) 222-3059, чтобы проголосовать за наш новый вариант».
    • Текст, чтобы выиграть розыгрыш: «Отправьте КНИГИ на номер (833) 222-3059, чтобы получить шанс выиграть бесплатные книги для вашего класса!»

    Триггеры

    • , также известные как дополнительные ключевые слова, позволяют клиентам получать обновления, ответы на вопросы и информацию о вашей компании: «Отправьте текст HOURS на номер 35352, чтобы узнать часы работы в течение недели».

Как настроить ключевое слово

Чтобы задать первое ключевое слово, просмотрите видео ниже или следуйте пошаговым инструкциям здесь.

Как подобрать правильные ключевые слова для понимания прочитанного в IELTS? Вот как!

Многие студенты считают тест IELTS на понимание прочитанного очень сложным. Но если будут приняты правильные стратегии чтения, такие как беглый просмотр и сканирование, эту проблему можно преодолеть.

Скимминг - это инструмент, используемый для поиска только общих или основных идей. Цель беглого просмотра - получить представление о данном тексте с высоты птичьего полета. Эффективный способ беглого бега - прочитать только первое и последнее предложение абзаца, чтобы найти основные идеи этого абзаца.Таким образом, беглый просмотр текста поможет вам определить тему.

В отличие от беглого просмотра, сканирование используется для поиска определенного факта или информации путем поиска связанных слов / фраз. Сканирование помогает найти ответ в текстах.

Давайте теперь посмотрим, как находить ключевые слова при чтении.

Как определить ключевые слова при чтении IELTS?

Важной частью беглого просмотра отрывка является подчеркивание ключевых слов. Пока вы читаете отрывок, вы можете определить важные ключевые слова в абзацах, которые также помогут вам лучше понять данную информацию.Некоторые ключевые слова, которые можно подчеркнуть, - это имена, даты, места, факты, цифры и т. Д.

Также читайте: Что такое умные ключевые слова в IELTS? Как найти их в чтении IELTS?

Что такое умные ключевые слова в IELTS? Разберитесь с примером

Имена (имена ученых, людей и т. Д., Участвовавших в рассказе)

Местоположение (город, город, страна и т. Д.)

Годы или даты (1978, 12 октября 1982 г. и т. Д.)

фигурок (1,2 млн, 20000 и т. Д.)

Вы можете отметить любое слово или фразу с заглавной буквы, например названия книг, названия событий и т. д.

Причина выделения этих ключевых слов заключается в том, чтобы легко найти ссылку в отрывке. Если у вас есть вопрос, относящийся к 1978 году, вам было бы легко найти его в отрывке, если бы вы уже подчеркнули его во время чтения отрывка. В противном случае вам нужно будет прочитать весь отрывок, чтобы найти, где упоминается 1978 год, и, следовательно, это отнимет ваше время.

Как найти правильные ключевые слова при чтении?

В процессе сканирования i.е. Чтобы найти ответ на вопрос, вам сначала нужно будет внимательно прочитать вопрос, чтобы найти важные ключевые слова, которые вы можете отметить, и в то же время понять смысл вопроса.

Ключевые слова, которые вы подчеркиваете, - это обычно существительные, группа существительных, глаголов и т. Д., За исключением артиклей (a, an, the), предлогов (for, in, at и т. Д.) И других.

Чрезвычайно важная стратегия подчеркивания ключевых слов состоит в том, чтобы определить фокус вопроса, особенно в MCQ (вопросы с множественным выбором).Фокус или суть вопроса - это слово в вопросе, которое поможет вам выбрать правильный вариант. Например, фокус или основа выделяются в следующем вопросе:

Что из следующего является наиболее виноватым в катастрофе Титаника?

1. Корабль
2. Капитан и экипаж
3. Владельцы и строители Титаника
4. Стандартный порядок действий

Иногда ваши ключевые слова являются синонимами или похожими словами, а не точным ключевым словом, как указано в отрывке, и, следовательно, вы можете попытаться понять его значение, чтобы хорошо связать его с правильным абзацем.Однако близлежащие слова и умение перефразировать помогут вам понять смысл вопроса.

Давайте рассмотрим пример того, как найти ключевые слова в вопросе и похожие ключевые слова в отрывке для чтения.

Также читайте: Как найти правильные ключевые слова для понимания прочитанного?

Пример вопроса

Итак, это пример вопроса, который мы дали, который может помочь вам лучше понять поиск похожих ключевых слов.

Рекомендации о __________________ даны будущей жене .

Выписка о проезде:

Ее гости часто дразнят невесту насчет ее мужа и дают ей советы о супружеской жизни.

Таблица ключевых слов чтения IELTS

Ответ - Семейная жизнь

Также читайте: Как я могу улучшить свой словарный запас и оценку чтения в IELTS?

Пояснение

Если вы читаете вопрос, вы можете определить ключевые слова как «будущая жена», «рекомендации» и слово рядом с пустым словом «о».

Таким образом, может случиться так, что ключевые слова вопроса не совпадают с ключевыми словами в отрывке. В этом случае вам может потребоваться перефразировать их или выяснить их значение. Здесь, в отрывке, слово «невеста» используется вместо «будущей жены» и «совет» вместо «рекомендаций».

Также следует отметить, что «дано» в вопросе перефразировано грамматически как «дать» в отрывке.

Еще одна важная вещь, на которую следует обратить внимание, это то, что «о» - это то же самое слово рядом с пробелом в вопросе, которое вы можете найти в отрывке.

Примечание

Всегда помните, что совпадающие ключевые слова помогут вам найти абзац и его утверждения для справки, но, в конце концов, все дело в понимании вопроса, без которого ответы будут неправильными. Следовательно, вам следует вместо этого попытаться сопоставить информацию или значение.

Практические вопросы

Мы перечислили несколько практических вопросов, которые помогут вам легко разобраться в этой теме. Итак, вы можете ответить на 5 вопросов, которые мы перечислили ниже, и попытаться ответить на них для практики.

Вопрос 1

Прочтите следующие короткие отрывки и вопросы, чтобы найти ключевые слова. Введите ключевые слова в приведенную ниже таблицу:

Сверхтвердый металл был получен в лаборатории путем сплавления титана и золота. По словам американских физиков, этот сплав является самым твердым из известных металлических веществ, совместимым с живыми тканями. По их словам, этот материал в четыре раза тверже чистого титана и может применяться для изготовления медицинских имплантатов с более длительным сроком службы.

Самое твердое вещество, обнаруженное в лаборатории, образуется при соединении титана и золота после того, как они стали _____

Таблица ключевых слов чтения IELTS -

Также читайте: Как делать MCQ в аудировании IELTS? Освоение стратегии аудирования IELTS

Вопрос 2

Землетрясения представляют собой постоянную опасность для тех, кто живет рядом с Апеннинским горным хребтом в Италии.На протяжении столетий тысячи людей погибли в результате подземных толчков, равных или ненамного более сильных, чем то, что произошло в среду.

Какая часть Италии всегда находится под угрозой землетрясений?

Таблица ключевых слов чтения IELTS -

Вопрос 3

Но если присмотреться к специфике любого землетрясения, детали намного сложнее.Тирренский бассейн, или море, которое находится к западу от Италии, между материком и Сардинией / Корсикой, медленно открывается. Ученые говорят, что это способствует расширению или «отрыву» вдоль Апеннин, которое работает со скоростью 3 мм в год. Добавьте сюда движение в Адриатике, где кора вращается против часовой стрелки, и вы получите чертовски сложную картину. Италию буквально толкают и тянут во всех направлениях.

При глубоком изучении подробностей землетрясения выясняется, что это очень _________

Таблица ключевых слов чтения IELTS -

Вопрос 4

Мы все помним Л’Акуила (величина 6.3) событие 2009 года, в результате которого погибло 295 человек. Но вернемся к Авеццано (величина 6,9-7,0) в 1915 году, унесшему 30 000 жизней; и до 1703 года, когда три землетрясения магнитудой 6 унесли жизни не менее 10 000 человек. К счастью, мы больше не видим смертей в таких масштабах, и это связано с более прочным зданием, лучшей подготовкой и более скоординированным реагированием на чрезвычайные ситуации постфактум.

Что из перечисленного НЕ является причиной редкости смертей при землетрясениях магнитудой от 6 до 7?

Хорошее планирование и подготовка

Землетрясений больше не бывает

Эффективное строительство зданий

Колодец для аварийно-спасательных работ

Таблица ключевых слов чтения IELTS -

Также читайте: MCQ Тип вопросов на экзамене IELTS для чтения: вот как это сделать

Вопрос 5

Но если присмотреться к специфике любого землетрясения, детали намного сложнее.Тирренский бассейн, или море, которое находится к западу от Италии, между материком и Сардинией / Корсикой, медленно открывается. Ученые говорят, что это способствует расширению или «отрыву» вдоль Апеннин, которое работает со скоростью 3 мм в год. Добавьте сюда движение в Адриатике, где кора вращается против часовой стрелки, и вы получите чертовски сложную картину. Италию буквально толкают и тянут во всех направлениях.

Главный эффект можно наблюдать в западном регионе Италии, где расположен a (i) _________.Было обнаружено, что он постепенно расширяется, что приводит к ситуации (ii) _________ со скоростью (iii) _____ в год.

Таблица ключевых слов чтения IELTS -

Ответы

Ответы на все 5 вопросов, которые мы перечислили выше, выстроены ниже, и вы можете сопоставить их со своими ответами, чтобы понять, насколько хорошо вы разбираетесь в теме.

Вопрос 1 Ответ

Вопрос 2 Ответ

Вопрос 3 Ответ

г.


Вопрос 4 Ответ

Вопрос 5 Ответ

Также читайте: Каким должен быть приоритет: изучение словарного запаса или словосочетания для подготовки к IELTS?

Заключение

Надеюсь, эта статья о том, как определять ключевые слова при чтении? обязательно поможет вам определить ключевые слова при чтении. Мы уверены, что если вы попрактикуетесь в чтении с использованием техник беглого просмотра и сканирования, о которых говорилось выше, это поможет вам получить более высокие баллы в тесте по чтению IELTS.Для еще лучшей подготовки вы можете выбрать лучший онлайн-центр подготовки к IELTS, IELTS Ninja.

запросов по ключевому слову

поиск по ключевому слову

Каждая запись в каталоге библиотеки содержит конкретную информацию о произведении, такую ​​как название, автор и тема. Вы можете искать в этих полях записи ключевые слова. Поиск по ключевому слову в любом поле просматривает все поля поиска каталога библиотеки, чтобы найти текст ключевого слова. Поиск по другим ключевым словам сужает поиск по ключевому слову только по автору, теме, заголовку или другим конкретным полям.Если ваша библиотека предлагает другие базы данных для поиска, их можно выбрать для поиска по ключевым словам.

Набор текста для поиска - поиск по ключевым словам

Регистр, пробелы, знаки препинания - Регистр букв, несколько пробелов и знаки препинания игнорируются. Пропускайте дефис в числах. Однако вы можете включить следующие символы, если они непосредственно предшествуют или следуют за буквой или цифрой (без пробелов между ними): + #% $

Несколько слов - Если вы введете более одного слова, в результаты могут быть включены материалы, в которых слова находятся в любом порядке.Если вы хотите найти слова в точном порядке, начните фразу с двойных кавычек.

Подстановочные знаки - Вы можете ввести часть слова и использовать подстановочный знак. Подстановочный знак звездочка (*) представляет остальную часть слова. Например, если вы наберете King * , результаты будут включать такие слова, как King , Kingsley и Kingford . Знак вопроса с подстановочным знаком (?) Представляет ровно один символ.Например, женщины находят женщины и женщины . Если вопросительный знак стоит в конце слова, он не действует как подстановочный знак, поэтому вы можете найти такие заголовки, как , какого цвета ваш парашют? Кроме того, если вы вводите символ обратной косой черты \ перед любым подстановочным знаком, подстановочный знак обрабатывается как текст.

Для поиска по ключевым словам

1. Выберите Ключевое слово в меню Поиск .
2. Введите текст для поиска в поле Поиск по ключевым словам для . См. Ввод текста для поиска - поиск по ключевым словам.

Если вы видите предлагаемые условия поиска по мере ввода, вы можете проигнорировать предложения и продолжить вводить поисковый запрос, или вы можете выбрать предложение для поиска этого термина. Выберите Скрыть предложения , если вы не хотите видеть предложения поиска. Щелкните маленькую стрелку в текстовом поле поиска, чтобы отобразить предложения после того, как они были скрыты.

3. Выберите Поиск по символу стрелки и выберите поле поиска из списка:

Любое поле - Все поля проиндексированной информации

Заголовок - Поля заголовка

Автор - Автор полей

Тема - Поля темы

Общие примечания - Поля примечаний

Издатель - Поле издателя

Жанр - Формы или типы материалов, таких как научная фантастика, романтика, биография, библиография или книги крупного шрифта

Серия - Поля серии

ISBN - Международный стандартный номер книги, 13-значный номер, который присваивается конкретной книге или изданию книги при ее публикации.Для достижения наилучших результатов введите подстановочный знак * в начале и в конце введенного числа.

ISSN - Международный стандартный серийный номер, 8-значное число с дополнительным буквенным кодом, идентифицирующим серийное название. Для достижения наилучших результатов введите подстановочный знак * в начале и в конце введенного числа.

LCCN - Контрольный номер Библиотеки Конгресса. Для достижения наилучших результатов введите подстановочный знак * в начале и в конце введенного числа.

Номер издателя - Номер издателя, уникальный идентификатор, присваиваемый издателям звукозаписей, видеозаписей, печатных нот и других музыкальных произведений

SuDoc - классификационный номер (идентификатор) управляющего документами, присвоенный правительственным документам. Идентификатор может состоять из букв и цифр.

CODEN - Идентификатор научных и технических периодических изданий.Шестизначный идентификатор может состоять из букв и цифр.

STRN - Стандартный номер технического отчета (идентификатор), присвоенный в соответствии со стандартами ISO 10444 или NISO Z39.23. Идентификатор может состоять из букв и цифр.

4. Чтобы ограничить поиск, выберите поле Ограничить и выберите вариант из списка. Пример: если вы хотите найти только DVD, выберите DVD в списке Ограничить .

Примечание: Ваша библиотека может предоставлять цифровую коллекцию, в которой вы можете искать и получать к ней доступ в Интернете так же, как вы ищете другие материалы. Материалы в коллекции могут включать изображения, видеоклипы, звуковые и текстовые файлы. Если вы хотите ограничить результаты поиска материалами цифровой коллекции, выберите Цифровая коллекция в поле Ограничить на .

5. Если вы хотите установить дополнительные ограничения, выполните следующие действия:
6. Выберите Дополнительные параметры поиска .

Откроется окно параметров поиска.

7. Выберите нужные настройки. На настольном компьютере, чтобы выбрать несколько последовательных элементов в списке, удерживайте нажатой клавишу SHIFT при выборе элементов. Чтобы выбрать несколько элементов, которые не перечислены вместе, удерживайте нажатой клавишу CTRL при выборе элементов. На планшете или смартфоне вы можете выбрать несколько элементов, но способ зависит от вашего устройства.

Вы также можете исключить элементы из поиска.Выберите их из соответствующего списка и выберите поле Исключить под списком.

Примечание: Подробные типы материалов определяются библиотекой для физических элементов, которыми она владеет. Форматы в поле Ограничить на панели поиска относятся к общим форматам и типам материалов, связанных с записями заголовков в каталоге. Вы можете ограничить поиск форматом или подробным типом материала, но не обоими сразу. Если вы выбрали формат в поле Ограничить при настройке поиска, ваш выбор формата будет отменен при установке типа материала.

8. Выбрать Установить параметры поиска .

Окно параметров поиска закроется, а в строке поиска отобразится выделенное сообщение о том, что параметры были установлены. Чтобы изменить их, выберите ссылку Изменить в выделенном сообщении Параметры, установите , установите новые значения и выберите Установить параметры поиска . Затем выполните новый поиск. (Предыдущий поиск, если таковой был, автоматически выполняется снова с использованием новых настроек параметров.)

Чтобы сбросить параметры поиска до их исходных значений, щелкните ссылку Очистить в выделенном сообщении Установить параметры .Поиск выполняется снова с использованием исходных значений.

Важно: Параметры поиска сохраняют свои настройки до тех пор, пока вы не сбросите их или не перейдете на домашнюю страницу. Выделенное сообщение Набор параметров на панели поиска указывает, что параметры поиска установлены на значения, отличные от обычных значений.

9. Чтобы выполнить поиск в базе данных, отличной от каталога библиотеки, или выбрать несколько баз данных для поиска:
10. Щелкните или коснитесь Выберите базы данных .

Откроется окно Выбрать базы данных с выбранными базами данных поиска по умолчанию библиотеки (локальная база данных и удаленные базы данных). Если вы не хотите выполнять поиск в локальном каталоге вместе с удаленными базами данных, установите флажок рядом с локальной базой данных, чтобы снять этот флажок.

11. Выберите удаленные базы данных. Если в вашей библиотеке базы данных организованы по категориям, вы можете выбрать категорию, и будут выбраны удаленные базы данных в этой категории.
12. Выберите Установить базы данных , чтобы сохранить выбор. Окно закрывается. (Предыдущий поиск, если таковой был, автоматически выполняется снова с использованием новых настроек базы данных.)

Ваш выбор останется до тех пор, пока вы его не сбросите. Чтобы сбросить базы данных поиска до баз данных библиотеки по умолчанию, щелкните или коснитесь Очистить .

13. Щелкните или коснитесь значка поиска.

Если поиск успешен, вы увидите результаты поиска.Если совпадений не найдено, вы увидите сообщение. Вы также можете увидеть предложение Возможно, вы имели в виду предложение . Вы можете выбрать предложение для поиска предложенного термина. Вы можете щелкнуть или коснуться Еще , чтобы увидеть дополнительные предложения.

Если вы выбрали удаленные базы данных для поиска, в строке состояния будет указано, сколько результатов было получено и сколько результатов ожидает. Чтобы загрузить оставшиеся результаты, выберите Добавить ожидающие результаты . Вы можете выбрать Search Status , чтобы увидеть количество результатов для всех выбранных баз данных.Если вы выбрали или ввели параметр поиска Ограничить , который удаленная база данных не может использовать, результаты из этой базы данных возвращаются на основе введенных вами основных условий поиска, и сообщение указывает, что ограничители не использовались при поиске в удаленной базе данных. .

Вы также можете увидеть ссылку на Включить связанные слова . Вы можете щелкнуть или коснуться этой ссылки, чтобы добавить записи, содержащие похожие слова, а также ваш буквальный введенный поисковый запрос в результаты поиска.«Родственные слова» включают слова, образованные от корня (например, правильные формы множественного числа и окончания глаголов, такие как прогулка, прогулки, ходьба, ходьба, ходьба, но не неправильные формы, такие как мышь / мышь или бег / бег) и синонимы. Синонимы включают общие прозвища, варианты имен собственных и варианты написания.

14. Чтобы просмотреть дополнительную информацию о заголовке в списке результатов поиска, выберите заголовок или изображение обложки.
15. Чтобы отфильтровать результаты поиска или выполнить связанный поиск, выберите вариант Узкий или Связанный сбоку или внизу страницы.

Если вы выбрали Включить связанные слова для результатов поиска, вы можете увидеть две опции в разделе «Узкий»: Посмотреть, что было добавлено, и Посмотреть исходные результаты .

• Чтобы увидеть только записи связанных слов, выберите только Посмотрите, что было добавлено .
• Чтобы просмотреть только исходные результаты поиска без записей связанных слов, выберите только Просмотреть исходные результаты .
• Чтобы увидеть исходные результаты поиска ПЛЮС записи связанных слов, установите или снимите оба флажка.

Выбор ключевого слова для вашей программы SMS-маркетинга

Руководство по SMS-маркетингу

Выбирая ключевое слово для своей маркетинговой программы по SMS, будьте проще. Ключевое слово, или «текстовое слово», как мы говорим в Slick Text, - это уникальное слово или фраза, которые люди отправляют с помощью шорткода, чтобы присоединиться к вашему списку SMS.Вот несколько вещей, которые следует учитывать при выборе ключевого слова.

Сохраняйте легкость запоминания.

Чем проще, тем лучше. Это должно быть то, что люди однажды увидят и запомнят. Кроме того, поскольку индивидуальные устные запросы помогут вам расширить свой маркетинговый список по SMS , простое ключевое слово помогает сотрудникам быстро и легко сообщить клиентам, как присоединиться.

Не будь слишком умным.

Воздержитесь от использования ключевых слов, которые вводят людей в заблуждение.То, что вы это понимаете, не означает, что другие будут. Лучше ошибиться в сторону простоты. Сделайте так, чтобы людям было как можно проще подписаться на ваш список. Ваше ключевое слово также должно быть прямым отражением вашего бизнеса. Например, если у вас есть лыжный магазин под названием «Лофт», подходящими текстовыми словами могут быть «ЛЫЖИ» или «ЛОФТ».

Избегайте специальных символов.

Это довольно прямолинейно. Например, если название вашей компании - «Бургеры на пирсе», не резервируйте ключевое слово вроде «БУРГЕР $» или «БУРГЕР @ P! ER».«Специальные символы не принесут вам никакой пользы. Если ваши клиенты испытывают разочарование при попытке зарегистрироваться в вашей текстовой программе, они могут пропустить объединение всех вместе.

Одно слово лучше.

Некоторые клиенты спрашивают: «Может ли ключевое слово (а) содержать более одного слова»? Ответ положительный. Хотя это усложняет процесс регистрации, вы можете использовать 2 или более слов. Ссылаясь на наш предыдущий пример, что легче запомнить? "БОБС-БУРГЕРЫ" или "БУРГЕРЫ?" А еще лучше просто "БОБС.«Чем короче, тем лучше. Вы также будете удивлены тем, сколько людей попытаются присоединиться к вашему маркетинговому списку по SMS, попробовав« БОБСБУРГЕРЫ »без пробела. Два или более слов добавляют небольшой уровень сложности, которого можно избежать.

Как подобрать правильные ключевые слова для понимания прочитанного?

Многие студенты часто воспринимают чтение как проблему в IELTS. Но если будут приняты правильные стратегии чтения, такие как беглый просмотр и сканирование, эту проблему можно преодолеть.Одно из важных действий во время беглого просмотра - это поиск ключевых слов в отрывке и их подчеркивание.

Во время сканирования вы также можете отметить ключевые слова в вопросе, исходя из вашей тенденции сопоставить их с похожими словами в отрывке. Поскольку отрывки длинные и сложные, поиск ключевых слов поможет вам читать более эффективно.
1. Найдите ключевые слова в чтении отрывка
Важной частью беглого просмотра отрывка является подчеркивание ключевых слов. Пока вы читаете отрывок, вы можете определить важные ключевые слова в абзацах, которые также помогут вам лучше понять данную информацию.

• На этом этапе следует подчеркнуть ключевые слова, чтобы понять абзац, абстрагируя от него важную информацию.
• Вы можете определенно подчеркнуть некоторые ключевые слова, такие как имена, места, факты, цифры и т. Д.

Например:

• Имена (имена ученых, людей и т. город, страна и т. д.)
• Годы или даты (1978, 12 -е окт 1982 и т. д.)
• Цифры (1.2 миллиона, 20000 и т. Д.)
• Вы можете отметить любое слово или фразу с заглавной буквы, например названия книг, названия событий и т. д.

Причина выделения этих ключевых слов заключается в том, чтобы легко найти ссылку в отрывке. Если у вас есть вопрос, относящийся к 1978 году, вам было бы легко найти его в отрывке, если бы вы уже подчеркнули его во время чтения отрывка. В противном случае вам нужно будет прочитать весь отрывок, чтобы найти, где упоминается 1978 год, и, следовательно, это отнимет ваше время.

2. Найдите ключевые слова при чтении вопросов

В процессе сканирования, то есть поиска ответа на вопрос, вам сначала нужно будет внимательно прочитать вопрос, чтобы найти важные ключевые слова, которые вы можете отметить, и в то же время понять значение вопроса.

Иногда ваши ключевые слова являются синонимами или похожими словами, а не точным ключевым словом, указанным в отрывке, и, следовательно, вы можете попытаться понять его значение, чтобы хорошо связать его с правильным абзацем.Однако близлежащие слова и умение перефразировать помогут вам понять смысл вопроса.
Давайте возьмем пример о том, как найти рассматриваемые ключевые слова и похожие ключевые слова в отрывке.

Вопрос:

Рекомендации о __________________ даны будущей жене .

Отрывок:

Ее гости часто дразнят невесту о ее муже и дают ей советов о супружеской жизни.

9200

Объяснение выглядит следующим образом:
Если вы читаете вопрос, вы можете определить ключевые слова как «будущая жена» , «Рекомендации» и слово рядом с пробелом «о».

Таким образом, может случиться так, что ключевые слова вопроса не совпадают с ключевыми словами в отрывке. В этом случае вам может потребоваться перефразировать их или выяснить их значение. Здесь, в утверждении отрывка, слово «невеста» используется вместо «будущей жены» и «совет» вместо «рекомендаций».

Также следует отметить, что «дано» в вопросе перефразировано грамматически как «дать» в отрывке.

Еще одна важная вещь, на которую следует обратить внимание, это то, что «о» - это то же самое слово рядом с пробелом в вопросе, которое вы можете найти в отрывке.

Таким образом, вы можете найти ответ «семейная жизнь».

* Примечание. Всегда помните, что совпадающие ключевые слова помогут вам найти абзац и его утверждения для справки, но, в конце концов, все дело в понимании вопроса, без которого ответы будут неправильными. Следовательно, вам следует вместо этого попытаться сопоставить информацию или значение.

Практические вопросы

Вопрос 1:

Прочтите следующие короткие отрывки и вопросы, чтобы найти ключевые слова.Введите ключевые слова в приведенную ниже таблицу:

Сверхтвердый металл был получен в лаборатории путем сплавления титана и золота. По словам американских физиков, этот сплав является самым твердым из известных металлических веществ, совместимым с живыми тканями. По их словам, этот материал в четыре раза тверже чистого титана и может применяться для изготовления медицинских имплантатов с более длительным сроком службы.

Источник: http://www.bbc.com/news/science-environment-36855705

Самое твердое вещество, обнаруженное в лаборатории, образуется при соединении титана и золота после того, как они ……………

0

92 9002 9009 всегда представляет опасность для тех, кто живет вдоль Апеннинского горного хребта в Италии.На протяжении столетий тысячи людей погибли в результате подземных толчков, равных или ненамного более сильных, чем то, что произошло в среду.

http://www.bbc.com/news/science-environment-37176502
Какая часть Италии всегда находится под угрозой землетрясений?

9203 Но если присмотреться к специфике любого землетрясения, детали намного сложнее.Тирренский бассейн, или море, которое находится к западу от Италии, между материком и Сардинией / Корсикой, медленно открывается. Ученые говорят, что это способствует расширению или «отрыву» вдоль Апеннин, которое работает со скоростью 3 мм в год. Добавьте сюда движение в Адриатике, где кора вращается против часовой стрелки, и вы получите чертовски сложную картину. Италию буквально толкают и тянут во всех направлениях.

http://www.bbc.com/news/science-environment-37176502

При глубоком изучении деталей землетрясения выясняется, что это очень _________

Вопрос 4: 902

(Величина 6.3) событие 2009 года, в результате которого погибло 295 человек. Но вернемся к Авеццано (величина 6,9-7,0) в 1915 году, унесшему 30 000 жизней; и до 1703 года, когда три землетрясения магнитудой 6 унесли жизни не менее 10 000 человек. К счастью, мы больше не видим смертей в таких масштабах, и это из-за более прочного здания, лучшей подготовки и более скоординированного реагирования на чрезвычайные ситуации постфактум. .

http://www.bbc.com/news/science-environment-37176502

Что из перечисленного НЕ является причиной редкости смертей при землетрясениях силой от 6 до 7 баллов?

1. Хорошее планирование и подготовка
2. Землетрясений больше не наблюдается
3. Эффективное строительство зданий
4. Хорошо справляется с чрезвычайными ситуациями

Вопрос 5:

Но если присмотреться к специфике любого землетрясения, детали намного сложнее.Тирренский бассейн, или море, которое находится к западу от Италии, между материком и Сардинией / Корсикой, медленно открывается. Ученые говорят, что это способствует расширению или «отрыву» вдоль Апеннин, которое работает со скоростью 3 мм в год. Добавьте сюда движение в Адриатике, где кора вращается против часовой стрелки, и вы получите чертовски сложную картину. Италию буквально толкают и тянут во всех направлениях.

http://www.bbc.com/news/science-environment-37176502

Главный эффект можно наблюдать в западном регионе Италии, где находится (i) _________.Было обнаружено, что он постепенно расширяется, что приводит к ситуации (ii) _________ со скоростью (iii) _____ в год.

03 9203 .

2.

90

90 ОТВЕТ: АПЕННИН ГОРНЫЙ ДИАПАЗОН

3.

4.

08

08

08

5.