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Keyword-Frequenz-Bewertung
Der Keyword-Frequenz-Bewertung identifiziert und liefert die relevantesten Schlüsselwörter aus einem oder mehreren Texten, mit Optionen zum Ausschluss von Stoppwörtern und Fokus auf Schlüsselwörter, die sich über verschiedene Quellen überschneiden.
AI
Text Processing
Automation
Components
Komponentenbeschreibung
So funktioniert die Keyword-Frequenz-Bewertung-Komponente
The Keyword Frequency Evaluator is a component designed to analyze one or more texts and identify the most significant keywords based on their frequency and other configurable criteria. This makes it particularly useful for extracting core topics, performing content analysis, or preparing data for downstream AI tasks like summarization, clustering, or search.
What Does This Component Do?
This component takes in a list of text inputs (such as documents, messages, or URL records), processes them, and outputs a ranked list of the most frequent and relevant keywords found across the input data. It provides several options to fine-tune the extraction process, such as excluding stopwords, focusing on keywords that appear in multiple texts, and controlling the size and length of extracted keywords.
Inputs
The component offers the following configurable inputs:
| Input Name | Type | Default Value | Description |
|---|---|---|---|
| Input | List of Texts | - | The main text(s) to analyze. Accepts UrlRecord, Message, or Document types. |
| Exclude Stopwords | Boolean | true | If enabled, common stopwords (like “the”, “and”, etc.) are excluded from the results. |
| Just Intersecting | Boolean | true | If enabled, only keywords appearing in more than one input text are returned. |
| Max Keywords | Integer | 50 | The maximum number of keywords to return in the final output. |
| Min Frequency | Integer | 3 | Minimum number of occurrences a word must have to be considered a keyword. |
| Min Word Length | Integer | 3 | Minimum character length a word must have to qualify as a keyword. |
| Qgrams | Multi-select (1-6) | 2, 3, 4 | The size(s) of word sequences (n-grams) to consider when extracting keywords. |
Key Features
- Flexible Input: Works with different types of text records, supporting batch processing.
- Advanced Filtering: Fine-tune the output by excluding stopwords, setting minimum word length, and frequency thresholds.
- Control Output Size: Limit the number of returned keywords to focus on the most prominent terms.
- N-gram Support: Extract multi-word phrases (Q-grams), not just single keywords, for richer semantic insight.
- Intersecting Keywords: Optionally, focus on keywords that are common across multiple documents for comparative analysis.
Output
The component produces the following output:
- Top Keywords:
A list of the most significant keywords (as aMessagetype), based on the extraction logic and the set parameters. This output can be used for further processing or visualization in your AI workflow.
Example Use Cases
- Document Summarization: Quickly identify the main topics in a set of documents.
- Content Clustering: Use extracted keywords to group similar documents or messages.
- Search and Indexing: Generate index terms for efficient retrieval in information systems.
- Trend Analysis: Track recurring themes across communication logs or dataset snapshots.
Why Is This Useful?
The Keyword Frequency Evaluator streamlines the process of extracting meaningful terms from large or multiple bodies of text. By offering detailed configuration, it adapts to various needs — from simple keyword extraction to sophisticated comparative analyses. As part of an AI workflow, it enables downstream components to work with condensed, information-rich representations of your text data, improving efficiency and interpretability.
Beispiele für Flow-Vorlagen mit der Keyword-Frequenz-Bewertung-Komponente
Um Ihnen den schnellen Einstieg zu erleichtern, haben wir mehrere Beispiel-Flow-Vorlagen vorbereitet, die zeigen, wie die Keyword-Frequenz-Bewertung-Komponente effektiv genutzt wird. Diese Vorlagen präsentieren verschiedene Anwendungsfälle und Best Practices und erleichtern Ihnen das Verständnis und die Implementierung der Komponente in Ihren eigenen Projekten.
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Häufig gestellte Fragen
- Was macht der Keyword-Frequenz-Bewertung?
Er analysiert eingegebene Texte, um die häufigsten und relevantesten Schlüsselwörter zu extrahieren, sodass Sie schnell zentrale Themen und Begriffe identifizieren können.
- Kann ich häufige Wörter aus den Ergebnissen ausschließen?
Ja, Sie können Stoppwörter automatisch ausschließen, damit nur aussagekräftige Schlüsselwörter zurückgegeben werden.
- Ist es möglich, sich auf Schlüsselwörter zu konzentrieren, die in mehreren Texten vorkommen?
Ja, die Komponente kann so eingestellt werden, dass nur Schlüsselwörter zurückgegeben werden, die in mehr als einem eingegebenen Text vorkommen.
- Wie anpassbar ist die Schlüsselwort-Extraktion?
Sie können Parameter wie Mindesthäufigkeit, Wortlänge, maximale Anzahl an Schlüsselwörtern und die Größe der Q-Gramme für präzise Ergebnisse einstellen.
- Welche Eingabeformate werden unterstützt?
Es funktioniert mit URLs, Nachrichten und Dokumenten und bietet Flexibilität für verschiedene Inhaltstypen.
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