Создайте кастомный визуализатор именованных сущностей с помощью...

190

Создайте кастомный визуализатор именованных сущностей с помощью Google NLP

Что такое Entity SEO?

Entity SEO относится к практике оптимизации контента для поисковых систем с фокусом на сущности, а не только на ключевые слова.

Сущности - это конкретные и отдельные элементы, такие как люди, места, организации и концепции, которые распознаются и понимаются поисковыми системами.

Оптимизируя контент под сущности, создатели контента могут улучшить релевантность и видимость своего контента в результатах поиска, поскольку поисковики все чаще используют распознавание сущностей для понимания и ранжирования контента.

Что такое распознавание именованных сущностей (NER)?

Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition - NER) - это подзадача извлечения информации, которая стремится локализовать и классифицировать упомянутые в неструктурированном тексте именованные сущности по предопределенным категориям, таким как имена людей, организаций, местоположений, выражения времени, количества, денежные значения, проценты и т.д.

Системы NER используют различные техники, включая машинное обучение и обработку естественного языка, для идентификации и категоризации этих сущностей.

NER может использоваться для различных приложений, включая:

— Информационный поиск: Улучшение поисковых систем путем индексации именованных сущностей для лучших результатов поиска.

— Рекомендация контента: Персонализация контента на основе распознанных сущностей в интересах пользователя.

— Поддержка клиентов: Автоматическая категоризация и маршрутизация запросов клиентов на основе обнаруженных сущностей.

— Анализ медицинских текстов: Идентификация медицинских терминов, лекарств и состояний в клинических записях.

— Финансовый анализ: Извлечение названий компаний, тикеров акций и финансовых событий из новостных статей.

Туториал по Python-скрипту для SEO

Этот туториал по Python для SEO поможет вам создать базовый фреймворк для обработки текстового контента через Google Natural Language API и последующего преобразования его в визуальное представление, которое маркирует и цветово кодирует типы сущностей.

С этой информацией вы сможете легче понимать сущности, типы сущностей и их взаимосвязи в вашем контенте.

Используйте туториал для создания Python-скрипта, который будет выполнять следующие действия:

1. Парсинг текста с URL: Скрипт принимает URL в качестве входных данных и парсит текстовый контент с веб-страницы.

2. Очистка текста: Он обрабатывает спарсенный текст для его очистки, например, исправляет отсутствующие пробелы после точек для улучшения читаемости и разделения сущностей.

3. Анализ сущностей: Очищенный текст затем отправляется в функцию, которая обрабатывает его на предмет сущностей с использованием Cloud Natural Language API.

4. Визуализация сущностей: Идентифицированные сущности используются для создания визуального представления текста с метками сущностей, что облегчает просмотр и понимание сущностей в тексте.

https://importsem.com/build-a-custom-named-entity-visualizer-with-google-nlp/

@MikeBlazerX