Выявление ключевых слов в текстах объявлений можно осуществить несколькими способами. Вот несколько подходов, которые могут помочь в этой задаче:
### 1. **Частотный анализ**
- **Слова и слова-фразы**: Начните с анализа частоты слов в объявлениях. Используйте инструменты для обработки естественного языка, такие как NLTK или spaCy, чтобы выделить наиболее часто встречающиеся слова.
- **Удаление стоп-слов**: Исключите распространенные слова (стоп-слова), которые не несут смысловой нагрузки (например, "и", "в", "на").
- **N-граммы**: Рассмотрите возможность извлечения биграмм и триграмм (последовательностей из двух и трех слов соответственно), чтобы выявить фразы, которые могут быть ключевыми.
### 2. **TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)**
- Используйте метод TF-IDF для оценки важности слова в документе относительно всего корпуса текстов. Слова с высокой оценкой TF-IDF могут стать ключевыми.
- Для реализации TF-IDF можно использовать библиотеки, такие как scikit-learn.
### 3. **Машинное обучение**
- **Классификация текста**: Используйте алгоритмы машинного обучения, чтобы обучить модель, присваивающую категории объявлениям на основании обучающего набора данных. Для этого необходимо заранее размеченное множество текстов.
- **Супервизированное обучение**: С обучением с учителем вы можете использовать методы, такие как наивный байесовский классификатор или SVM для категоризации.
### 4. **Тематики и тематическое моделирование**
- Примените подходы тематического моделирования, такие как LDA (Latent Dirichlet Allocation), чтобы выявить скрытые темы в текстах и ключевые слова, связанные с каждой темой.
### 5. **Семантический анализ**
- Используйте модели, обученные на обработке естественного языка, такие как BERT или Word2Vec для выявления контекстуально значимых слов и их взаимосвязей.
### 6. **Правила на основе контекста**
- Разработайте набор правил для определения ключевых слов в зависимости от конкретного контекста вашего чата. Например, если объявления часто содержат предложения о продвижении, такие как "реклама", "таргетинг", они могут быть ключевыми для этой категории.
### 7. **Инструменты обработки текста**
- Используйте существующие инструменты, такие как TextRazor, AlchemyAPI и другие, которые предоставляют API для извлечения ключевых слов.
### Пример алгоритма:
1. Сбор текстов из чатов.
2. Обработка текстов:
- Очистка (удаление знаков препинания и приведение к нижнему регистру).
- Удаление стоп-слов.
3. Применение TF-IDF для извлечения ключевых слов.
4. Опционально: Использование машинного обучения для категоризации объявлений на основе извлеченных ключевых слов.
Эти подходы могут быть комбинированы в зависимости от ваших потребностей и доступных ресурсов.