KeywordExtraktion

KeywordExtraktion ist ein Verfahren der Informatik, das automatisch Begriffe identifiziert, die den Inhalt eines Dokuments oder eines Textkorpus am besten beschreiben. Die extrahierten Begriffe dienen als komprimierte Repräsentation der Inhalte und erleichtern Suche, Indexierung und Analyse.

Ziele der KeywordExtraktion sind effiziente Indizierung, bessere Suchergebnisse, automatische Zusammenfassungen, Kategorisierung und Unterstützung bei Themenmodellierung. Typische Anwendungen finden sich in Suchmaschinenoptimierung, Aufbereitung von Informationsdiensten, digitalen Bibliotheken und der Indexierung großer Textsammlungen.

Es gibt unüberwachte, halbüberwachte und überwachte Ansätze. Unüberwachte Methoden dominieren häufig durch frequenzbasierte und graphbasierte Ansätze wie TF-IDF, TextRank oder RAKE. Überwachte Systeme nutzen gelabelte Daten, um Begriffe gezielt als Keywords zu klassifizieren.

Der typische Workflow umfasst Vorverarbeitung (Tokenisierung, Stopwortentfernung, Normalisierung), Generierung von Kandidatenphrasen, Bewertung der Kandidaten und Auswahl der besten Begriffe. Multigramme, Terminologie und Domain-Spezifika werden dabei besonders berücksichtigt.

Die Bewertung erfolgt intrinsisch durch Abgleich mit Goldstandard-Keywords oder extrinsisch durch Messung der Auswirkungen auf Such- oder Zusammenfassungsqualität. Metriken wie Precision, Recall, F1 und Rank-Correlation werden verwendet, oft in domänenspezifischen Korpora.

Herausforderungen umfassen Mehrwortausdrücke, Polysemie, Domain-Spezifika, Sprachenvielfalt und die Abhängigkeit von Vorverarbeitung. Die Qualität variiert stark je nach Texttyp, Korpusgröße und gewählter Metriken.

Zu gängigen Implementierungen gehören Bibliotheken und Tools wie spaCy, NLTK, Gensim, sowie spezialisierte Algorithmen wie RAKE, TextRank oder YAKE. In vielen Anwendungen werden kommerzielle oder plattformgebundene Lösungen genutzt.