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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.
Komponentenbeschreibung
Der Keyword-Frequenz-Bewerter ist eine Komponente, die entwickelt wurde, um einen oder mehrere Texte zu analysieren und die wichtigsten Schlüsselwörter basierend auf deren Häufigkeit und weiteren konfigurierbaren Kriterien zu identifizieren. Dies macht sie besonders nützlich für das Herausfiltern zentraler Themen, die Inhaltsanalyse oder die Vorbereitung von Daten für nachgelagerte KI-Aufgaben wie Zusammenfassung, Clustering oder Suche.
Diese Komponente nimmt eine Liste von Texteingaben entgegen (wie Dokumente, Nachrichten oder URL-Datensätze), verarbeitet sie und gibt eine sortierte Liste der häufigsten und relevantesten Schlüsselwörter aus den eingegebenen Daten aus. Sie bietet mehrere Optionen zur Feinabstimmung des Extraktionsprozesses, wie das Ausschließen von Stoppwörtern, den Fokus auf Schlüsselwörter, die in mehreren Texten vorkommen, sowie die Steuerung der Größe und Länge der extrahierten Schlüsselwörter.
Die Komponente bietet folgende konfigurierbare Eingaben:
Eingabename | Typ | Standardwert | Beschreibung |
---|---|---|---|
Input | Liste von Texten | - | Die zu analysierenden Haupttexte. Akzeptiert UrlRecord-, Message- oder Document-Typen. |
Exclude Stopwords | Boolean | true | Wenn aktiviert, werden gängige Stoppwörter (wie „der“, „und“ usw.) aus den Ergebnissen ausgeschlossen. |
Just Intersecting | Boolean | true | Wenn aktiviert, werden nur Schlüsselwörter zurückgegeben, die in mehr als einem eingegebenen Text vorkommen. |
Max Keywords | Integer | 50 | Die maximale Anzahl an Schlüsselwörtern, die im Endergebnis zurückgegeben werden. |
Min Frequency | Integer | 3 | Minimale Anzahl an Vorkommen, damit ein Wort als Schlüsselwort gilt. |
Min Word Length | Integer | 3 | Minimale Zeichenlänge, die ein Wort haben muss, um als Schlüsselwort zu qualifizieren. |
Qgrams | Multi-select (1-6) | 2, 3, 4 | Die Größe(n) der zu berücksichtigenden Wortsequenzen (n-Gramme) bei der Extraktion von Schlüsselwörtern. |
Die Komponente erzeugt folgende Ausgabe:
Message
-Typ), basierend auf der Extraktionslogik und den eingestellten Parametern. Diese Ausgabe kann für weitere Verarbeitung oder Visualisierung in Ihrem KI-Workflow verwendet werden.Der Keyword-Frequenz-Bewerter rationalisiert den Prozess der Extraktion bedeutungsvoller Begriffe aus großen oder mehreren Textmengen. Durch detaillierte Konfigurationsmöglichkeiten passt er sich unterschiedlichen Anforderungen an – von einfacher Schlüsselwort-Extraktion bis hin zu anspruchsvollen vergleichenden Analysen. Als Teil eines KI-Workflows ermöglicht er nachgelagerten Komponenten, mit kompakten, informationsreichen Darstellungen Ihrer Textdaten zu arbeiten, was Effizienz und Interpretierbarkeit verbessert.
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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Er analysiert eingegebene Texte, um die häufigsten und relevantesten Schlüsselwörter zu extrahieren, sodass Sie schnell zentrale Themen und Begriffe identifizieren können.
Ja, Sie können Stoppwörter automatisch ausschließen, damit nur aussagekräftige Schlüsselwörter zurückgegeben werden.
Ja, die Komponente kann so eingestellt werden, dass nur Schlüsselwörter zurückgegeben werden, die in mehr als einem eingegebenen Text vorkommen.
Sie können Parameter wie Mindesthäufigkeit, Wortlänge, maximale Anzahl an Schlüsselwörtern und die Größe der Q-Gramme für präzise Ergebnisse einstellen.
Es funktioniert mit URLs, Nachrichten und Dokumenten und bietet Flexibilität für verschiedene Inhaltstypen.
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