Frases clave de un texto

🐱 Haga un acceso directo a sus palabras y frases de uso más cotidiano

Utilizando el servicio Amazon Comprehend, este nodo encuentra frases clave dentro del texto. Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que extrae información del texto utilizando el aprendizaje automático. El servicio Comprehend devuelve una lista de frases principales o temas de conversación, así como una puntuación de confianza que muestra si se trata o no de una frase clave. Una frase principal se compone de un sustantivo y de modificadores que la distinguen de otras frases sustantivas (por ejemplo, “un hermoso día”). Cada frase clave descubierta tiene su propia fila en la nueva tabla de datos, así como una columna de puntuación que muestra el nivel de confianza en que el texto es una frase clave. También hay columnas que describen los desplazamientos iniciales y finales de la frase principal dentro del texto de entrada. A partir del texto original, los desplazamientos pueden utilizarse para eliminar una palabra principal. Este sitio web contiene información adicional sobre AWS Comprehend.

🦉 Estrategias de lectura – palabras clave *

Microsoft Cognitive Services es un grupo de servicios ofrecidos por Microsoft.

👁 Cómo crear azure logic apps para extraer frases clave utilizando

Primero debes registrarte para utilizar cualquiera de los recursos de Microsoft Cognitive. Registrarse es fácil y gratuito. Los Servicios Cognitivos de Microsoft se pueden encontrar en https://www.microsoft.com/cognitive-services. Microsoft Cognitive Services puede proporcionarle una clave de API de análisis de texto. Elige las API una vez que hayas creado una cuenta y hayas iniciado sesión en Microsoft Cognitive Services. El análisis de texto se encuentra en la sección de APIs de idiomas. Si quieres el análisis de texto, accederás a una nueva pantalla en la que puedes elegir “Empezar gratis”. Esto le llevará a una nueva pantalla con su API especial. (Se recomienda que no compartas tus claves API, sino que guardes este código para ti). Tome una copia de su clave API desde aquí, ya que la necesitará más adelante en Power BI. Microsoft Cognitive Services le permitirá realizar 5000 llamadas gratuitas al mes al servicio. Cada llamada puede ser un lote de 1000 textos. Eso significa que puedes consultar 5 millones de comentarios cada mes. En su mayor parte, el servicio gratuito debería ser suficiente.
La APIkey es la única parte del código que necesita ser modificada. Cambie este texto por el nombre del parámetro que ha desarrollado. Permítame describirle este código. Para empezar, Microsoft Cognitive Services necesita un archivo Json. Esta pregunta generará un archivo Json a partir de una tabla, lo enviará a Microsoft Cognitive Services Sentiment Analysis, y luego llamará al parámetro con nuestra clave API, esperando un archivo Json de vuelta. Cuando pulsemos OK, esta consulta aparecerá como una función en la ventana de consulta. Preparación de datos de texto 2.

🎖 Microsoft power apps: ai builder listo para usar modelos | 2020

En una serie anterior de publicaciones en el blog, demostré cómo extraer una lista de MVPs de la Plataforma de Datos de un sitio web y complementarla con información adicional, como sus contribuciones en GitHub. En una entrada anterior, describí cómo utilizar la API de Cara para adivinar el género de estos MVP. Ahora analizaré su biografía en busca de frases clave y destacaré los temas más comunes en estos documentos. Para ello, utilizaré la API de análisis de texto que ofrece Azure Cognitive Services.
La API de análisis de texto es una serie de servicios web para el análisis de texto impulsado por los mejores algoritmos de aprendizaje automático de Microsoft. La API puede utilizarse para realizar tareas como el análisis de sentimientos, la extracción de frases clave y la detección de lenguaje en texto no estructurado. Esta API no requiere ningún dato de entrenamiento; simplemente lleve sus datos de texto. Para obtener las mejores previsiones de su clase, esta API emplea técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural.
La biografía es el primer paso de este ejercicio. Ya hemos visto cómo analizar una página web y extraer datos relevantes. En este caso, debemos buscar la etiqueta html pre>, extraer el texto y limpiarlo.

❤ Encontrar palabras clave: libros de texto complicados

Visualizaciones de la biografía online de Lady Gaga en forma de nubes de etiquetas. (izquierda) Frases ponderadas de una sola palabra (unigramas) utilizando G2. (a la derecha) Nuestro modelo independiente del corpus eligió frases de varias palabras, incluyendo lugares significativos y títulos de canciones.
Las claves ayudan al descubrimiento de colecciones de texto comunicando detalles importantes de los documentos y se utilizan a menudo para construir potentes visualizaciones de texto. Si bien los trabajos anteriores sobre HCI y visualización han sugerido una serie de enfoques para presentar la información clave, se ha prestado menos atención a la elección de las palabras descriptivas más adecuadas. En este trabajo, examinamos las propiedades estadísticas y lingüísticas de las palabras clave seleccionadas por jueces humanos para ver qué características predicen frases descriptivas de alta calidad. Examinamos las características de las palabras clave generadas por humanos, como la longitud de la frase, la frecuencia, la ubicación y la parte de la expresión, basándonos en 5.611 respuestas de 69 estudiantes de posgrado que describen un corpus de resúmenes de tesis. A continuación, dentro de los modelos estadísticos de calidad de las claves, analizamos la contribución de cada característica de forma sistemática. A continuación, basándonos en el espacio disponible en la pantalla y en el contexto actual de interacción, implementamos un método para agrupar palabras similares y variar la especificidad de las frases mostradas, de modo que las aplicaciones puedan elegir frases de forma dinámica. Las pruebas de precisión-recuerdo muestran que nuestro sistema produce claves idénticas a las elegidas por los jueces humanos. Nuestra solución supera a otras técnicas automáticas en la clasificación de la visualización de nubes de etiquetas por crowdsourcing. Por último, exploramos la importancia de los métodos de interacción persona-ordenador (HCI) en el desarrollo de técnicas algorítmicas modernas para aplicaciones orientadas al usuario.