Ich nutze **GPT-5.2**.
Keywords zur Termextraction mit KI?
Antwort vomBei 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.
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