1 Frage zu Termextraktion

Bei der Termextraktion mit KI können verschiedene Ansätze und Tools verwendet, um relevante Keywords aus Texten zu extrahieren. Hier sind einige gängige Methoden und Tools: 1. **TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)**: Ein statistisches Maß, das die Bedeutung eines Wortes in einem Dokument relativ zu einer Sammlung von Dokumenten bewertet. 2. **RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction)**: Ein algorithmischer Ansatz zur Extraktion von Schlüsselwörtern aus Texten. 3. **TextRank**: Ein graphenbasierter Algorithmus, der ähnlich wie PageRank funktioniert und zur Extraktion von Schlüsselwörtern verwendet wird. 4. **Spacy**: Eine leistungsstarke Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Python, die auch Funktionen zur Termextraktion bietet. [Spacy](https://spacy.io/) 5. **NLTK (Natural Language Toolkit)**: Eine Bibliothek in Python, die verschiedene Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache bereitstellt, einschließlich der Extraktion von Schlüsselwörtern. [NLTK](https://www.nltk.org/) 6. **Gensim**: Eine Bibliothek für die Themenmodellierung und Dokumentenähnlichkeit, die auch zur Extraktion von Schlüsselwörtern verwendet werden kann. [Gensim](https://radimrehurek.com/gensim/) 7. **BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)**: Ein von Google entwickeltes Modell, das für verschiedene NLP-Aufgaben, einschließlich der Termextraktion, verwendet werden kann. [BERT](https://github.com/google-research/bert) Diese Tools und Methoden können je nach Anwendungsfall und spezifischen Anforderungen ausgewählt und angepasst werden.