¿Qué son las palabras claves en un texto?

¿Qué son las palabras claves en un texto?

Palabra clave extracción bert

Las palabras clave son tus mejores amigas cuando se trata de marketing por mensajes de texto. Son la columna vertebral de nuestra plataforma de SMS, permitiéndote llegar a tu audiencia de forma segura y sencilla. Desde la activación de las inscripciones hasta la organización de tus campañas de mensajes salientes, las palabras clave son una herramienta sólida para poner en marcha tu marketing por mensajes de texto. Consulta los siguientes casos de uso para obtener una introducción al uso de las palabras clave.

En primer lugar, las palabras clave se utilizan como método de suscripción a tu lista de SMS. Cuando la gente ve su palabra clave en su sitio web, página de medios sociales, o en cualquier otro lugar que usted promueva, pueden simplemente escribir esa palabra en el código largo de los mensajes de texto de grupo para recibir mensajes de su lista a partir de ese momento. Esto se llama “optar por”. También puede conectar su palabra clave a un grupo para organizarlo todo, de modo que los mensajes se dirijan a grupos específicos de su audiencia.

Cada palabra clave que cree viene con subpalabras ilimitadas. Se trata de palabras o caracteres adicionales que puede añadir a su palabra clave existente para organizar aún más la comunicación. Por ejemplo, digamos que tienes una cafetería llamada Noms Cafe y has creado la palabra clave “NOMS”. Si un cliente envía un mensaje de texto de NOMS a nuestro código largo, estará inscrito para recibir sus mensajes; sin embargo, también puede crear “NOMS NUEVA YORK” o “NOMS CHICAGO” para dirigir sus mensajes a personas de determinadas localidades o de cualquier otra forma que desee dividir su lista. Las subpalabras clave facilitan el envío del mensaje correcto a la audiencia adecuada.

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Extracto de Nlp palabras clave

Puedes buscar la extracción de palabras clave, la búsqueda de colocaciones o el resumen de textos. Dependiendo del uso que se le quiera dar, también se puede buscar la extracción de terminología general. Estos son sólo algunos métodos, también hay otros enfoques como el modelado de temas, etc.

La búsqueda de colocaciones y la extracción de terminología se centran más en la búsqueda de terminología específica del dominio y requieren una mayor cantidad de corpus, pero pueden ayudar a unificar las etiquetas generadas. Básicamente, primero se ejecuta este tipo de análisis para encontrar ngramas que son específicos del dominio y, por tanto, en la literatura científica indicativos del tema y, en un segundo paso, se marca la aparición de estos ngramas extraídos en los textos originales.

Es difícil decir qué método tiene más sentido para usted, ya que depende de la cantidad de datos que tenga, de la diversidad de temas dentro de los datos que tenga, de lo que esté planeando hacer con las palabras clave/etiquetas y del tiempo que quiera dedicar a optimizar esta extracción.

Generador de palabras clave a partir de texto

El problema de la falta de palabras clave en el contenido se produce cuando las palabras importantes para la promoción, como se requiere para su texto, se han excluido del contenido. Los motores de búsqueda sólo quieren mostrar a los usuarios texto relevante para su consulta, por lo que el uso de palabras clave le permite mostrar a los motores de búsqueda de qué trata su contenido.

Para comprobar el problema de la falta de palabras clave en el contenido, debe utilizar una de las herramientas de análisis de palabras clave. Por ejemplo, puede ser Serpstat. Tenga en cuenta que la herramienta sólo puede encontrar las palabras que faltan para los diez primeros resultados del motor de búsqueda.

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Cómo encontrar palabras clave en un texto

Mining Keywords from Short Text Based on LDA-Based Hierarchical Semantic Graph ModelWei Chen (Kunming University of Science and Technology, China), Zhengtao Yu (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, China), Yantuan Xian (Kunming University of Science and Technology, China), Zhenhan Wang (Kunming University of Science and Technology, China) and Yonghua Wen (Kunming University of Science and Technology, China)Source Title: Revista Internacional de Sistemas de Información en el Sector Servicios (IJISSS) 12(2)

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