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Die vom italienischen Ingenieur erstellte NelSenso.Net-Website enthält eine nützliche Sammlung von Text Mining-Tools , die wie andere, auf die wir verweisen, für die digitale Textverarbeitung und Webseiten gelten . Die Empfänger dieser Produktion sind diejenigen, die beim Umgang mit digitalen Informationen eine tiefgreifende Kontrolle über die darin enthaltenen Strukturen, Bedeutungen und Botschaften benötigen. Web-Marketing-Spezialisten oder Medienagenturen haben beispielsweise dieses Bedürfnis, wenn sie ständig mit der Textflut von RSS von Websites. Social Networking, von Nachrichten Websites, von der Veröffentlichung von benutzergenerierten Inhalten und von vielen anderen Quellen für digitale Inhalte.
NelSenso.Net-Anwendungen sind direkt auf der Website verfügbar, können kostenlos verwendet werden und ermöglichen Texte in einer Vielzahl von Sprachen, einschließlich Italienisch. Unter diesen weisen wir auf IRezer hin, eines der leistungsstärksten NelSenso.Net-Tools. Dies macht Information Retrieval (IR) , das Identifizieren und Extrahieren der semantisch relevantesten Elemente aus einem Text in einer Datei oder im Web. Das Tool ist vom Typ Saas , kostenlos und kostenlos funktioniert sehr einfach; Das Eingabedokument und die Ergebnisse befinden sich auf derselben Webseite. Sobald die Sprache und die gewünschte "Granularität" der Ergebnisse festgelegt wurden, erhält das Starten von IRezer die Reihe von "Schlüsselphrasen" und "Schlüsselwörtern mit ihrem Gewicht, sortiert nach semantischer Relevanz (oder Lesereihenfolge, ed), die zum Dokument gehören .

Im Web gibt es zahlreiche Ressourcen, die klassische Information Retrieval -Algorithmen implementieren, die funktional mit den von Google verwendeten Algorithmen zusammenhängen. Diese Tools können (von SEOs, ed) als Support-Tools verwendet werden, um zu überprüfen, was die Suchmaschine aus den Seiten extrahieren kann.
Informationen zu Zusammenfassungsalgorithmen, mit denen die relevantesten Phrasen des Textes zurückgegeben werden können (die von Suchmaschinen zum Generieren von Snippets in SERPs verwendet werden), finden Sie unter Summazer .
Informationen zu Clustering-Algorithmen, mit denen Phrasen oder Textzeichenfolgen in verschiedene selbstbestimmte Kategorien eingeteilt werden können, finden Sie unter Clustezer .
Die statistisch relevantesten Algorithmen und Schlüsselwörter zur Schlüsselwortextraktion finden Sie unter IRezer .