Как найти наиболее встречающиеся сочетания слов в нескольких текстах? Имеется БД с множеством текстовой информации. Необходимо найти наиболее встречающиеся сочетания слов, чтобы в дальнейшем обучить некоторый скриптик. Как логически правильно было бы организовать поиск, чтобы ничего не упустить?
Для поиска наиболее встречающихся сочетаний слов в нескольких текстах можно использовать методы обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Одним из способов может быть следующий алгоритм:
Токенизация: разбить тексты на отдельные слова (токены), исключая пунктуацию и стоп-слова.
Создать словарь уникальных слов и сочетаний слов из всех текстов.
Посчитать сколько раз каждое сочетание слов встречается в текстах.
Отсортировать сочетания слов по их частоте встречаемости и выбрать топ-N наиболее встречающихся.
Для дальнейшего обучения скриптика можно использовать выбранные топ-N сочетаний слов как ключевые фразы или тематические единицы.
Для более точных результатов можно также применить методы статистического анализа, машинного обучения или исследования частотности словосочетаний в контексте (N-граммы). Важно также учитывать особенности текстов (язык, тематика, структура) и оптимизировать алгоритм под конкретную задачу.
Для поиска наиболее встречающихся сочетаний слов в нескольких текстах можно использовать методы обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Одним из способов может быть следующий алгоритм:
Токенизация: разбить тексты на отдельные слова (токены), исключая пунктуацию и стоп-слова.
Создать словарь уникальных слов и сочетаний слов из всех текстов.
Посчитать сколько раз каждое сочетание слов встречается в текстах.
Отсортировать сочетания слов по их частоте встречаемости и выбрать топ-N наиболее встречающихся.
Для дальнейшего обучения скриптика можно использовать выбранные топ-N сочетаний слов как ключевые фразы или тематические единицы.
Для более точных результатов можно также применить методы статистического анализа, машинного обучения или исследования частотности словосочетаний в контексте (N-граммы). Важно также учитывать особенности текстов (язык, тематика, структура) и оптимизировать алгоритм под конкретную задачу.