Évaluateur de Fréquence des Mots-clés

Évaluateur de Fréquence des Mots-clés

L’Évaluateur de Fréquence des Mots-clés identifie et retourne les mots-clés les plus pertinents à partir d’un ou plusieurs textes, avec des options pour exclure les mots vides et se concentrer sur les mots-clés communs entre plusieurs sources.

AI Text Processing Automation Components
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Description du composant

Comment fonctionne le composant Évaluateur de Fréquence des Mots-clés

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 NameTypeDefault ValueDescription
InputList of Texts-The main text(s) to analyze. Accepts UrlRecord, Message, or Document types.
Exclude StopwordsBooleantrueIf enabled, common stopwords (like “the”, “and”, etc.) are excluded from the results.
Just IntersectingBooleantrueIf enabled, only keywords appearing in more than one input text are returned.
Max KeywordsInteger50The maximum number of keywords to return in the final output.
Min FrequencyInteger3Minimum number of occurrences a word must have to be considered a keyword.
Min Word LengthInteger3Minimum character length a word must have to qualify as a keyword.
QgramsMulti-select (1-6)2, 3, 4The 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 a Message type), 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.

Exemples de modèles de flux utilisant le composant Évaluateur de Fréquence des Mots-clés

Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Évaluateur de Fréquence des Mots-clés. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.

Questions fréquemment posées

Que fait l’Évaluateur de Fréquence des Mots-clés ?

Il analyse les textes saisis pour extraire les mots-clés les plus fréquents et pertinents, vous aidant à identifier rapidement les sujets et termes clés.

Puis-je exclure les mots courants des résultats ?

Oui, vous pouvez automatiquement exclure les mots vides afin que seuls les mots-clés significatifs soient retournés.

Est-il possible de se concentrer sur les mots-clés qui apparaissent dans plusieurs textes ?

Oui, le composant peut être paramétré pour ne retourner que les mots-clés présents dans plus d’un texte saisi.

Dans quelle mesure l’extraction des mots-clés est-elle personnalisable ?

Vous pouvez ajuster des paramètres tels que la fréquence minimale, la longueur des mots, le nombre maximum de mots-clés et la taille des q-grammes pour des résultats précis.

Quels formats d’entrée sont pris en charge ?

Il fonctionne avec des URL, des messages et des documents, offrant ainsi une flexibilité pour divers types de contenus.

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Optimisez vos flux de travail avec une extraction intelligente des mots-clés — commencez dès aujourd’hui à construire avec l’Évaluateur de Fréquence des Mots-clés dans FlowHunt.

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