Encontrar palabras clave en un texto

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Encontrar las palabras clave de un artículo sigue siendo una parte muy importante del marketing en Internet. Aunque pueda parecer complicado, en realidad es un proceso muy sencillo que incluso los principiantes pueden aprender con bastante rapidez. Aprendiendo a analizar la colocación de las palabras a lo largo de un artículo, las palabras clave a las que se dirige cada artículo son fáciles de detectar. Una gran parte del marketing en Internet gira en torno al posicionamiento en los motores de búsqueda, y saber cómo colocar las palabras clave en un artículo no sólo le enseña a hacerlo, sino que también le ayuda a encontrar fácilmente las palabras clave de la competencia.

Estudie el título. Si el artículo está bien optimizado para los motores de búsqueda, la palabra clave aparecerá justo en el título. Si la misma frase de palabras clave aparece en la primera frase o en la última frase del primer párrafo, considere esa confirmación.

Hojee toda la parte central del artículo entre el primer y el último párrafo. Busque frases que aparezcan repetidamente. Concéntrese especialmente en las frases que también aparecen en el título o que se relacionan fácilmente con las palabras clave del título.

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El extractor de palabras clave es una potente herramienta de análisis de textos que puede utilizarse para indexar datos, generar nubes de etiquetas y acelerar el tiempo de búsqueda. Genera una amplia lista de palabras clave y frases relevantes para que la investigación se centre en el contexto.

Me sentí mal por Thanos. Ya está, lo he dicho. Realmente amaba a Gamora, a pesar de su locura y su malvada agenda. Creía de verdad que lo que hacía era correcto. Thanos tenía un motivo. Era un personaje simpático. Se convirtió en mi villano favorito, al instante. Thanos mató a todo el mundo, sin piedad y sin descanso. Pero de alguna manera me daba pena.

Keyword Extractor puede crear nubes de palabras para analizar los temas clave de las conversaciones de los clientes que se producen en un centro de llamadas o en las plataformas de las redes sociales. Puede extraer información útil como las menciones de la competencia, los atributos del producto y el nombre de la marca para obtener información de los datos al instante.

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Para cada prueba ofrecemos un análisis de las métricas principales, como la posición media, el cambio en los clics o incluso el número total de palabras clave para las que se clasifica, y luego le permitimos profundizar en los detalles para ver las palabras clave y los modificadores que se movieron.

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Tengo alrededor de 100 megabytes de texto, sin ninguna marca, dividido en aproximadamente 10.000 entradas. Me gustaría generar automáticamente una lista de “etiquetas”. El problema es que hay grupos de palabras (es decir, frases) que sólo tienen sentido cuando se agrupan.

Si sólo cuento las palabras, obtengo un gran número de palabras realmente comunes (is, the, for, in, am, etc.). He contado las palabras y el número de otras palabras que están antes y después de ella, pero ahora no sé qué hacer a continuación La información relativa a las frases de 2 y 3 palabras está presente, pero ¿cómo puedo extraer estos datos?

Durante el proceso de tokenización (análisis sintáctico de palabras, en este caso), busque patrones que puedan definir los límites de la expresión (como los signos de puntuación, en particular los puntos, y también la separación múltiple LF/CR, utilícelos. También las palabras como “el” pueden utilizarse a menudo como límites. Estos límites de expresión suelen ser “negativos”, en el sentido de que separan dos instancias de tokens que seguramente no se incluirán en la misma expresión. Algunos límites positivos son las comillas, especialmente las dobles. Este tipo de información puede ser útil para filtrar algunos de los n-gramas (véase el párrafo siguiente). También las secuencias de palabras como “por ejemplo” o “en lugar de” o “es necesario” pueden utilizarse como límites de expresión (pero el uso de este tipo de información se acerca a la utilización de “antecedentes”, de los que hablaré más adelante).