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.
Description du composant
Comment fonctionne le composant Évaluateur de Fréquence des Mots-clés
Évaluateur de Fréquence des Mots-clés
L’Évaluateur de Fréquence des Mots-clés est un composant conçu pour analyser un ou plusieurs textes et identifier les mots-clés les plus significatifs en fonction de leur fréquence et d’autres critères configurables. Il est particulièrement utile pour extraire les sujets principaux, réaliser une analyse de contenu ou préparer des données pour des tâches d’IA en aval telles que la synthèse, le regroupement ou la recherche.
Que fait ce composant ?
Ce composant prend en entrée une liste de textes (tels que des documents, des messages ou des enregistrements d’URL), les traite et fournit une liste classée des mots-clés les plus fréquents et pertinents trouvés dans l’ensemble des données saisies. Il propose plusieurs options pour affiner le processus d’extraction, comme l’exclusion des mots vides, la focalisation sur les mots-clés présents dans plusieurs textes et le contrôle de la taille et de la longueur des mots-clés extraits.
Entrées
Le composant propose les entrées configurables suivantes :
| Nom de l’entrée | Type | Valeur par défaut | Description |
|---|---|---|---|
| Input | Liste de textes | - | Le ou les textes principaux à analyser. Accepte les types UrlRecord, Message ou Document. |
| Exclude Stopwords | Booléen | true | Si activé, les mots vides courants (comme « le », « et », etc.) sont exclus des résultats. |
| Just Intersecting | Booléen | true | Si activé, seuls les mots-clés apparaissant dans plus d’un texte saisi sont retournés. |
| Max Keywords | Entier | 50 | Le nombre maximum de mots-clés à retourner dans le résultat final. |
| Min Frequency | Entier | 3 | Nombre minimal d’occurrences qu’un mot doit atteindre pour être considéré comme mot-clé. |
| Min Word Length | Entier | 3 | Nombre minimal de caractères qu’un mot doit avoir pour être retenu comme mot-clé. |
| Qgrams | Multi-sélection (1-6) | 2, 3, 4 | La ou les tailles de séquences de mots (n-grammes) à considérer lors de l’extraction des mots-clés. |
Principales fonctionnalités
- Entrées flexibles : Fonctionne avec différents types de textes, prend en charge le traitement par lot.
- Filtrage avancé : Affinez la sortie en excluant les mots vides, en définissant une longueur minimale des mots et des seuils de fréquence.
- Contrôle de la taille de sortie : Limitez le nombre de mots-clés retournés pour vous concentrer sur les termes les plus importants.
- Prise en charge des n-grammes : Extrayez des expressions composées (Q-grammes), pas seulement des mots isolés, pour une compréhension sémantique plus riche.
- Mots-clés communs : Optionnellement, concentrez-vous sur les mots-clés partagés entre plusieurs documents pour une analyse comparative.
Sortie
Le composant produit la sortie suivante :
- Mots-clés principaux :
Une liste des mots-clés les plus significatifs (en tant que typeMessage), basée sur la logique d’extraction et les paramètres définis. Cette sortie peut être utilisée pour un traitement ultérieur ou une visualisation dans votre flux de travail IA.
Exemples de cas d’utilisation
- Synthèse de documents : Identifiez rapidement les sujets principaux dans un ensemble de documents.
- Regroupement de contenu : Utilisez les mots-clés extraits pour regrouper des documents ou messages similaires.
- Recherche et indexation : Générez des termes d’index pour un accès efficace dans les systèmes d’information.
- Analyse des tendances : Suivez les thèmes récurrents à travers des journaux de communication ou des instantanés de données.
Pourquoi est-ce utile ?
L’Évaluateur de Fréquence des Mots-clés simplifie le processus d’extraction de termes pertinents à partir de grands volumes ou de multiples corpus de texte. Grâce à une configuration détaillée, il s’adapte à divers besoins — de l’extraction simple de mots-clés à des analyses comparatives sophistiquées. Intégré à un flux de travail IA, il permet aux composants en aval de travailler avec des représentations condensées et riches en informations de vos données textuelles, améliorant ainsi l’efficacité et l’interprétabilité.
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.
Essayez l’Évaluateur de Fréquence des Mots-clés
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.
En savoir plus
