Парсинг минус слов: Подбор минус слов онлайн для Google Adwords и Яндекс.Директ

Содержание

Генератор минус слов | Минус слова онлайн

В списке работ по настройке контекстной рекламы и ее ведению одним из пунктов мы указываем работу с минус-словами. Минус-слова — это эффективный инструмент для получения целевого трафика, а их отсутствие дорого обходится рекламодателям.

Мы подготовили небольшое руководство, в котором расскажем о том, как подобрать минус-слова для Директа и почему это важно.

Определение

Семантика контекстной рекламы — это список слов, словосочетаний и предложений, по которым интернет-пользователи смогут увидеть объявление с рекламой интересующего их продукта.

От того, насколько точно PPC-специалист/маркетолог/рекламодатель сможет предугадать формулировки запросов аудитории в Яндексе, и насколько тщательно проработает пул ключевых фраз, зависит результативность и окупаемость кампании.

Семантика, в целом, состоит из двух списков важных словообразований:

  • ключевых слов и фраз, по которым аудитория ищет информацию о ваших товарах или деятельности и, по которым Директ будет подбирать аудиторию для показа;
  • минус-слов — словообразований, которые нужны для блокировки демонстрации рекламы по нецелевым запросам.

Итак, что такое минус-слова и в чем их важность? Минус-слова в большинстве случаев представляют собой спецификаторы и хвосты ключевиков из вашей семантики, нерелевантные конкретно в вашем случае.

Т.е., контекстолог собирает большой список ключей, составляющих семантику для рекламы, используя Генератор ключевых слов для директа, парсинг сайтов конкурентов и другие автоматические инструменты.

Но его нужно почистить от тех ключей, которые вам не подходят. Чаще всего это фразы с упоминаем брендов конкурентов, ключи с названиями продуктов, которых нет в вашем ассортименте, упоминания нерелевантных для вас городов и стран, повторения, слова с ошибками и т.д.

Пренебрежение этим этапом работы чревато:

  • сливом бюджета на нецелевой трафик;
  • снижением коэффициента конверсии;
  • увеличением стоимости конверсии.

Как сделать подбор минус слов для Директа — расскажем далее.

Уровни

В Директе такие слова и фразы добавляются на трех уровнях:

  1. Кампании;
  2. Группы объявлений;
  3. На уровне ключа.

Если стоп-слово задано на первом, общем уровне, оно минусуется и на остальных. Таким образом, контекстолог определяет, какие из ключевых слов релевантны для отдельных групп, а какие для кампании в целом. 

Перед тем, как подобрать минус-слова для Директа, важно узнать, что в этой рекламной системе они делятся на минус-слова и минус-фразы. Соответственно, в первом случае имеется в виду одно слово, которое не должно находиться в запросе. Они задаются на уровне ключевика.

Во втором случае предполагается целое словосочетание, которое препятствует показу рекламы по запросам, где она содержится целиком. Может добавляться для кампаний и рекламных групп.

Оператор “-”

Еще одна важная деталь, которую следует знать перед тем, как сделать подбор минус-слов в Директе.

Для этого в рекламной системе используют оператор “-”. Он добавляется к минус-слову без пробела, а перед оператором пробел ставится: «контекстная реклама -это».

Если вы хисключается минус-фраза, с оператором прописывается каждое слово фразы «контекстная реклама -для лендингов -саратов».

Как собрать минус-слова

Работа с семантикой – это длительный и трудоемкий процесс. К счастью, спасают сервисы подбора минус-слов, которые позволяют автоматизировать рутину.

Есть несколько вариантов для работы, начиная от официального инструмента Яндекс WordStat. Но на практике удобнее пользоваться отечественными сервисами типа “Морфологии” или «Кросс-минусовки фраз».

Мы используем собственный генератор минус-слов онлайн — очень удобный, точный, быстрый и бесплатный для всех инструмент.

Сервис «Генератор минус-слов» или Keycleaner расчленяет введенные нами в столбец запросы на отдельные слова, благодаря чему сформировать список минус-слов и рабочих фраз становится гораздо проще.

Для этого вам нужно ввести список ключевых (поисковых) фраз, найти те слова, которые содержатся в ненужных запросах и добавляете их в список минус слов.

В результате “Генератор” сделает подбор минус-слов онлайн, сформировав список стоп-слов для контекстной рекламы.

Минус слова в Директе – какие бывают и как добавлять минус фразы

Итак, что такое минус-слова? Это определенные слова, по которым не будет показываться ваша реклама.

Например, если вы занимаете обучением английскому языку и у вас в рекламе есть запрос «обучение английскому языку», то используя его вы можете показываться по таким запросам как «бесплатное обучение английскому языку», «скачать курс по обучению английскому языку», «английский язык курс обучения торрент-трекер» и т.д. То есть все эти запросы, которые свидетельствуют о том, что человек хочет получить что-то готовое или бесплатное, это обязательно нужно минусовать.

Для чего нужны минус слова и фразы

Ну первый и самый очевидный вариант, что вы не будете показываться по этим объявлениям, соответственно люди не смогут кликнуть и потратить ваш рекламный бюджет.

Второй момент, это то, что вы повысите эффективность своих объявлений. Если не использовать минус-слова, то ставки также будут играть не в вашу пользу, ставки по которым происходит аукцион на том же Яндексе.

Списки минус-слов

Что это такое, нужны ли они, где их брать? Тут ответ довольно простой – готовых списков минус-слов не существует. В том плане, что они существуют, их можно найти в интернете, но это абсолютно не эффективно и никогда не стоит так делать. Почему?

Готовые списки минус-слов не могут существовать под все тематики на свете. Соответственно, там будет часть слов, которые все-таки подходят вам и не будет хватать миллиона других запросов, которых нет, но которые подойдут для вас, и которые необходимо использовать.

Как собирать минус слова

  • Первый вариант – это вручную в Яндекс Вордстат вбивать каждый из запросов, просматривать все, что вложено и руками собирать то, что не подходит вам и добавлять в настройки рекламной компании.
  • Второй более правильный вариант – это использовать программы, например Key collector. Она в автоматическом режиме соберет все вложенные запросы, которые входят в ваши, по которым вы хотите показывать рекламу и в удобном визуальном виде покажет вам отсортированные по частотности, все эти слова, отдельно разбитые по словам. Так вы сможете увидеть и добавить в настройки рекламы то, что не подходит для вас.
  • Вторым шагом после сбора является сбор и просмотр фраз, по которым были реальные показы вашего объявления и клики по объявлению. Это можно увидеть например в Яндексе, в статистике рекламной компании, во вкладке поисковые запросы. Тем самым собирая минуса из реальных запросов, вы также очистите рекламную компанию от мусора и увеличите её эффективность.

как пользоваться сервисом для сбора семантического ядра – SML Marketing

Автор Марюс Салангинас На чтение 2 мин. Просмотров 930 Опубликовано

Яндекс.Wordstat – это сервис для оценки спроса по поисковым фразам в Яндексе.

В вордстате можно анализировать любые запросы, которые пользователи вводят в поисковую строку Яндекса, и смотреть статистику по ним: количество запросов, региональную популярность, популярность запросов в зависимости от устройства и т.д.

В этой статье я расскажу, как можно быстро собрать семантическое ядро для контекстной рекламы (Яндекс.Директ или Google Ads) или для SEO-продвижения сайта.

Установка расширения для Google Chrome

Для продуктивной работы с Вордстатом я рекомендую установить расширение Wordstater (кликабельно), которое сильно упрощает работу с сервисом. С его помощью собрать семантику получится в 2-3 раза быстрее, чем без него.

После установки, при переходе в Яндекс Вордстат, у вас будет отображаться вот такое окно:

Если оно появилось – вы все сделали правильно. Если нет – возможно расширение не активировано, проверьте настройки в браузере:

Парсинг ключевых слов

Переходим к сбору ключевиков. Первым шагом вводим запрос, который хотим спарсить в глубину, и нажимаем “Подобрать” или Enter.

Перед тем как собирать запросы я рекомендую собрать минус-слова, чтобы исключить все нецелевые запросы.

Предположим, что нам нужно собрать семантику по запросу “купить iphone 10”. Вводим эту фразу в Вордстат и получаем выдачу, в которой нам нужно отметить все минус-слова, делается это кликом по слову.

После сбора всех минус-слов они попадают в отдельную вкладку, откуда вы можете скопировать их и вставить в рекламную кампанию.

Далее мы переходим к сбору всех слов. Во первых исключаем все ключевые фразы, содержащие минус-слова, путем клика по кнопке “исключить минус-слова”, после этого кликаем на “+ столбец” для сбора всех ключевых фраз в этом столбце.

После этого внизу страницы переходим на следующую, собираем там, и так далее, пока не пройдем по всем страницам.

Все собранные фразы попадают во вкладку “Ключевые фразы”, откуда вы можете забрать их в рекламную кампанию или Excel для дальнейшей обработки.

Пример переноса слов в группу объявлений в Яндекс.Директ.

Итог

Как видите, ничего сложного в сборе семантического ядра нет. Если вы хотите собрать семантику по одной или нескольким услугам, то это вполне можно сделать с помощью данного алгоритма. Для сбора ядер, содержащих десятки тысяч ключевых слов нужно использовать автоматизацию, например Key Collector, об этом поговорим в другой статье.

Если остались вопросы – задавайте в комментариях)

Семантическое ядро, часть 2 — парсинг и чистка ключевых фраз

Опубликовано: 07.01.2019. Обновлено: 19.08.2019 362 0

Это вторая часть подготовки семантического ядра. Остальные две:

Семантическое ядро, часть 1. Методика подготовки фраз для парсинга семантического ядра

Семантическое ядро, часть 3. Группировка, распределение и оценка вероятности успеха

На этом этапе парсим и удаляем нерелевантные ключевые фразы, что эффективно делать в два захода:

  1. 1. Собираем фразы из Яндекс.Вордстата и делаем первичную очистку.
  2. 2. Парсим поисковые подсказки Яндекса с полученных слов и снова чистим.

Парсинг из Вордстата

Логинимся в хорошо зарекомендовавшем себя сервисе https://www.rush-analytics.ru/ и во вкладке «Wordstat» создаём новый проект.

  1. 1. Название проекта указываем так, чтобы в списке проектов потом его можно было интерпретировать. Например, «панические атаки».
  2. 2. Выставляем регион. В этом случае — Москва. Чтобы собрать больше ключевых фраз, можно парсить по более крупному региону, например, по России. Но тогда впоследствии придётся потратить больше ресурсов на чистку от ненужных топонимов.
  3. 3. На следующем шаге оставляем в настройках только: «Сбор ключевых слов из левой колонки Wordstat». (из правой колонки фразы не нужны). Парсить страниц: «Все 40».

Далее добавляем все ключевые слова, собранные ранее, и запускаем проект в работу.

Чистка фраз и сбор минус-слов при необходимости

Выгружаем, полученные ключевые слова.

Ручная чистка небольших списков

Если список фраз получился небольшой, можно почистить просто вручную просматривая список и удаляя ненужные фразы. Вот эти фразы я удалил:

лечение панических атак гипнозом в москве
какой врач лечит всд и панические атаки
точки для избавления панической атаки
методики избавления от панических атак
истории избавления от панических атак павел федоренко
истории избавления от панических атак
гештальт терапия панических атак
когнитивная терапия при панических атаках
в чем состоит терапия панических атак
когнитивно поведенческая терапия при панических атаках
помогает ли психотерапевт при панических атаках

психотерапевты о панических атаках
психотерапевт в минске отзывы панические атаки
психотерапевт при всд и панических атаках отзывы
как психотерапевт лечит панические атаки
панические атаки советы психотерапевта
поможет ли психолог при панических атаках
панические атаки видео психологов
тренинги павла федоренко жизнь без панических атак
паническое расстройство психолог левченко юрий

Полуавтоматическая чистка больших списков в Key Collector

Если ключевых слов много (сотни и тысячи), добавляем все в Key Collector. Нажимаем в верхней панели «Стоп-слова».

Создаём новую группу стоп-слов (это другое название минус-слов):

Перед закрытием окна выбираем, чтобы этот список был активным:

Переходим во вкладку «Данные» и нажимаем «Анализ групп».

Просматриваем группы, отмечая не подходящие галками:

Когда всё просмотрено, кликаем в любое место правой кнопкой мыши и нажимаем:

В появившемся окне выбираем созданный ранее список минус-слов, отмечаем галочку и нажимаем кнопку «Добавить в стоп-слова»:

Если есть сомнения, добавлять или нет, можно нажать плюсик рядом с группой и посмотреть, какие фразы в неё входят.

Удаление названий ненужных городов и стран

Чтобы удалить все фразы с ненужными названиями городов в составе, нужно воспользоваться предзаготовленным списком минус-слов strany-goroda-bez-msk.txt. В этом файле кириллические названия городов России и других стран, за исключением Москвы и области.

Для этого создаём новый список стоп-слов и добавляем в него слова из файла:

Затем, отметив предварительно галочку:

нажимаем, отметить фразы в таблице. Далее при помощи фильтра выводим только отмеченные фразы в таблице:

Отмеченные фразы проверяем, не попало ли в них, что-то полезное.

Затем экспортируем все отмеченные в иксель, и из колонки «Комментарий» копируем стоп-слова в наш начальный список минус-слов Key Collector.

После этого удаляем из общего списка все отмеченные фразы с топонимами.

Сбор минус-слов

Если ключевые фразы собираются для контекстных рекламных кампаний, то минус-слова нужно не просто удалять, а собирать, чтобы использовать для предотвращения показа объявлений по фразам, содержащим эти слова.

Например, чтобы объявление показывалось по фразе:

лечение панических атак в москве

и не показывалось по:

лечение панических атак гипнозом в москве

Нужно будет добавить в систему минус-слово «гипноз». Поэтому его выписываем. В результате получилось для этого списка фраз:

гипноз
всд
точки
методики
истории
гештальт
когнитивный
чем
поведенческий
ли
помогает
о
минск
как
совет
поможет
видео
федоренко
левченко

Если ключевые фразы собирались под несколько услуг/товаров, то под каждую группу ключевых фраз нужно собирать отдельный список минус-слов.

При полуавтоматической чистке ключевых фраз полученный список стоп слов можно выгрузить во вкладке «Стоп-слова».

Подробнее о минус-словах: https://yandex.ru/support/direct/keywords/negative-keywords.html

Чистка ключевых фраз по этой инструкции производится дважды: первый раз при сборе слов из Яндекс.Вордстата, второй — после сбора поисковых подсказок. При этом получится два списка минус-слов, которые необходимо объединить в один и удалить дубликаты.

Парсинг поисковых подсказок

Поисковые подсказки — это подсказки появляющиеся при вводе запроса в поисковую строку:

Сбор также можно производить при помощи сервиса https://www.rush-analytics.ru/

Собираем только в Яндексе в нужном регионе:

Остальные настройки парсинга, если не преследуются какие-то особые цели, делаем такими:

Также в настройках указываем минус-слова, собранные на этапе парсинга из Вордстата:

Это позволит не чистить список дважды от одних и тех же слов.

Профессиональный подбор ключевых слов для Яндекс Директ и Google Ads

Ключевые слова в Яндекс Директ и Google Ads используются для «нацеливания» объявлений на нужную аудиторию. От того, насколько правильно подобраны запросы, зависит качество и стоимость трафика и, как следствие, продажи и окупаемость рекламы.

Статья в первую очередь рассчитана на специалистов по контекстной рекламе, которые работают с Кей Коллектором (программа для подбора ключевых слов), однако будет полезна и предпринимателям, которые хотя самостоятельно запустить или сделать аудит контекстной рекламы.

Бесплатно проконсультируем, подготовим подробный медиаплан и коммерческое предложение в течение 1 дня по рекламе в Google Ads, Google Shopping, Яндекс Директ и Яндекс Маркет. Обращаться по контактам.

Составление масок для парсинга

Начинаем подбор ключевых запросов с составления запросов для парсинга. Чаще всего это 2-словные, но иногда и 3-словные запросы, которые также называют «масками».

Эти запросы должны максимально коротко, но релевантно описывать ваши услуги или товары.

Предположим, вы предлагаете доставку еды. Подходящими для вас масками будут:

– доставка еды
– еда на дом
– еда в офис
– заказать еду
– доставка обедов
и т. д.

В зависимости от ассортимента, вам также нужно охватить более точные запросы, например: доставка плова, заказать суши и т. д.

Занимаетесь бизнесом? Подпишитесь на телеграм-канал российского предпринимателя с 10+ летним опытом. В канале только личный опыт про бизнес, управление и саморазвитие.

Как правильно составить маски запросов?

Не стоит пренебрегать данным этапом сбора семантического ядра (СЯ), так как от него зависит полнота СЯ, охват кампании, средняя цена за клик, количество и стоимость конверсий.

Неопытные специалисты часто используют только самые очевидные запросы. И хотя они охватывают большую часть целевой аудитории, по этим запросам самая высокая конкуренция и, как следствие, цена клика.

Чтобы собрать максимальное количество непересекающихся запросов, используйте:

  • Брейншторминг. Просто подумайте, с помощью каких запросов ваша целевая аудитория может искать ваши товары или услуги.
  • Правая колонка Yandex Wordstat. У Яндекса большой объем статистики, что и как ищут пользователи, и часто предлагает хорошие варианты ключевых фраз, до которых мы сами не додумались бы. Этот способ подходит и для сбора семантического ядра под Google;
  • Блок «Вместе с этим ищут» на поиске Google и Яндекс. Работает по той же логике, что и правая колонка Wordstat — показывает, какие еще запросы вводят пользователи, которые ищут по определенному запросу.
  • Сайты конкурентов. Просмотрите сайты ваших топ 5-10 конкурентов в Google и Яндекс. Подходящие нам ключевые запросы часто можно обнаружить в заголовках или в тексте на продвигаемых страницах.
  • Названия конкурентов. В некоторых нишах, при правильном подходе, хорошие результаты показывает реклама на бренд конкурентов. Например, если вы занимаетесь доставкой пиццы, то в качестве ключевых фраз можете попробовать использовать « додо пицца» или «доминос».
  • Ключевые слова конкурентов. Есть специальные сервисы конкурентного анализа, которые предлагают показать, какие запросы используют ваши конкуренты. Точность этих сервисов оставляет желать лучшего, но иногда помогают найти новые, релевантные запросы. Мы пользуемся keys.so, как недорогим и достаточно функциональным сервисом.
  • Нестандартные формулировки, транслитерация, сленг. Иногда один и тот же бренд люди пишут по разному и, чтобы охватить их, нам нужно использовать все эти варианты в качестве ключевых слов.
    Например, вы продаете запчасти для автомобилей Hyundai. Чтобы охватить целевую аудиторию полностью, в вашем семантическом ядре должны использоваться слова: Хундай, Хендай, Хёндай, Хюндай, Хьюндай.

Блок «Вместе с этим ищут» в Яндексе

Правая колонка Яндекс Вордстат с рекомендациями ключевых слов

Парсинг

После составления масок, их необходимо «распарсить», т.е. собрать список ключевых запросов, которые образовываются с помощью наших масок. Эти запросы также называют «хвостом».

Для парсинга мы используем Кей Коллектор. Это программа, которая создана специально для работы с семантическим ядром. Она платная, но на сегодня это лучший инструмент для работы с СЯ.

Если вы настраиваете кампании только для себя, возможно, нет смысла покупать ее. В таком случае можете попробовать ее бесплатный аналог «Словоеб» или собрать запросы в ручную с помощью Wordstat или инструмента для работы с ключевыми словами от Google Ads.

Чистка списка фраз

После парсинга, в зависимости от ниши, мы могли получить несколько тысяч или даже десяток тысяч ключевых слов. Но подходит нам только часть этих фраз.

Чтобы не показывать рекламу незаинтересованным пользователям и не сливать рекламный бюджет в пустую, нам необходимо собрать список минус-слов, которые будут блокировать рекламу по неподходящим нам запросам.

Например, если вы распарсили запрос ремонт квартир, то там будут такие запросы, как ремонт квартир своими руками или ремонт квартир книги. Своими руками и книга говорят о том, что человек не собирается заказывать услуги, а хочет сделать ремонт самостоятельно, поэтому нам нет смысла показывать им рекламу. Мы добавляем эти слова в список минус-слов.

Подробнее о минус-словах читайте по ссылке.

Околоцелевы запросы

Есть статьи и кейсы, в которых рекомендуется использовать околоцелевые запросы. Это запросы, которые не указывают на желание заказать ваши услуги или товары, но помогают найти вашу целевую аудиторию.

Например, вы продаете детские коляски. Ваша целевая аудитория — молодые мамы. Вы начинаете думать, что могут искать молодые мамы в интернете и добавляете такие фразы: детская кроватка, автокресла, комбинезон для новорожденного и т.д.

В теории такой подход может сработать, но есть нюансы:

1) за эти запросы тоже конкурируют рекламодатели и они могут быть дороже, чем ваши целевые запросы;
2) ваша реклама будет нерелевантной – человек интересуется детской одеждой, а вы ему предлагаете купить коляску. На поиске Google и Яндекс кликов будет мало и они будут дорогие. В РСЯ, как показывает опыт, также будет мало показов, низкий CTR и низкая конверсия.

Такие запросы можно протестировать, если вы уже используете основные источники трафика, но вам этого мало и хотите расширяться.

Информационные запросы

Перед покупкой товара или заказом услуги люди проходят разные этапы заинтересованности. Например, перед тем, как купить кроссовки для бега, человек может искать информацию в интернете, как правильно выбрать кроссовки для бега, а перед покупкой нового матраса — информацию об улучшении качестве сна.

С помощью контекстной рекламы мы можем обращаться к пользователям на разных этапах принятия решения. Но будет большой ошибкой пытаться продавать им «в лоб» и вести их сразу на страницу товара или услуги. Скорее всего, они ничего не закажут, а просто закроют сайт.

Чтобы реклама на околоцелевые запросы дала результаты, нужно подготовить релевантные и интересные для пользователей страницы, с которых вы уже будете вести их вниз по воронке продаж.

Сколько ключевых слов должно быть в семантике

Несколько лет назад появились определенные обучающие курсы по контекстной рекламе, утверждающие, что большая СЯ на несколько тысяч или десяток тысяч ключевых слов дает больший охват и более низкую цену за клик. С тех пор существуют сторонники этого подхода и споры, хорошо это или нет.

Если коротко — это бесполезно, и даже вредно. Но в чем минусы кампаний с тысячами запросов?

  1. Подавляющее большинство таких запросов не дают ни показов, ни кликов. Даже если Wordstat на момент настройки кампаний показывает частотность >0, это всего лишь прогноз, и по факту 90-95% эти ключей не дадут ни одного показа.
  2. Из-за большого объема ключевых слов усложняется управление кампаниями, статистика по кликам и конверсиям «размазывается» по разным ключам.
  3. Может потеряться часть кликов. Большинству таким низкочастотным запросам присваивается статус «мало запросов» в Google и «мало показов» в Яндексе, и даже если есть по ним 1-2 показа в месяц, из-за этих статусов реклама не покажется. В Google с этим ничего не поделать и потеря кликов обеспечена. В Яндекс бороться с «мало показов» можно, но это требует определенных трудозатрат, от которых не будет никакой пользы. Большинство низкочастотников настолько длинные, что в заголовок объявления их не вставить, а в противном случае пользы от их добавления практически нет.
  4. При использовании семантического ядра на тысячи запросов тексты объявлений обычно генерируются автоматически, в следствие чего часть из них получается нечитабельным набором слов.

В наших кампаниях, в зависимости от ниши, используется примерно по 20-500 ключевиков. Этого достаточно, чтобы охватить целевую аудиторию и получать клики по минимально возможной цене. Больше (несколько тысяч или десятков тысяч) бывает только у клиентов с большим ассортиментом товаров или большим количеством услуг.

Ключевые идеи статьи

1. Не ограничивайтесь самыми очевидные ключевыми словами! Подберите релевантные, но нестандартные формулировки, которые принесут вам недорогие клики и конверсии.

2. Уделяйте большое внимание минус-словам. Чем полнее и ваш список минус-слов, тем меньше нецелевых показов и кликов получите.

3. Информационные запросы используйте только если есть подходящие посадочные страницы для них. Генерировать прямые продажи по инфо-запросам будет сложно.

4. Пользы от больших семантических ядер нет. Для большинства кампаний несколько десятков или сотен запросов вполне достаточно, чтобы получить релевантный трафик по максимально низкой цене.

Если же у вас возникли трудности с подбором ключевых запросов для Яндекс Директ или Google Рекламы, или другие проблемы при запуске или ведении кампаний, обращайтесь к нашим специалистам.

Подпишитесь на рассылку FireSEO

и получайте подборки статей, полезных сервисов, анонсы и бонусы. Присоединяйтесь!

Автор:

Андрей Дудич

Интернет-маркетолог, специалист по контент-маркетингу и контекстной рекламе.

Последние статьи автора:

Key Collector — что это + простая инструкция ✅

Key Collector — это программа для работы с ключевыми словами. Позволяет собирать слова со многих сервисов + быстро с ними работать. Если руками 10 000 запросов вы будете обрабатывать неделю, то я справлюсь за пол дня благодаря кей коллектору.

Кей коллектор настолько чудесен, что его стоимость в 1.7к мне кажется самой жуткой халявой, что я встречал за последнее время. Должна быть у каждого сеошника и спеца по контексту. Ускоряет и упрощает сбор семантического ядра (ключей) до безобразия.

В конце будет подробное видео от меня по сбору семантического ядра в нем

Key Collector умеет

Собирать ключи с разных сервисов, ускоряет сбор минус слов, быстро сегментирует, фильтрует ключи, собирает статистику, снимает позиции с поисковой выдачи.

Расскажу и покажу, как собрать семантическое ядро на примере ускорения работы с Яндекс Вордстат. Дам только базовые знания, чтоб не затягивать материал. Весь путь настройки Яндекс Директ (для гугла тоже подойдет) с помощью Key Collector есть в моем видеокурсе.

Настройки Key Collector

Что нужно сделать в Кей Коллекторе, чтобы работать с ним по Яндекс Директ:

  1. Шестеренка, которая открывает настройки, выделена.
  2. Удалите плюсик из «Общее» — «удалять символы», ибо плюсики в Директе нужны.
  3. Выделена вкладка Яндекс Директ, где надо прописать аккаунт, созданный специально для парсинга (а вдруг забанят основной?).Яндекс Вордстат здесь  сбор слов, а Яндекс Директ — сбор статистики по фразам.

4. По стандарту интервалы и прочие радости во вкладке Yandex Wordstat настроены адекватно. Трогать ничего не надо.

Интерфейс выглядит так:

В самом низу настройка регионов — на вордстат (сбор слов), на директ (сбор статистики по словам). Обязательно пропишите целевой регион.

Как собирать ключи в Кей Коллектор:

Вставляете ключи в нужный сервис, жмете «начать сбор», уходите пить чай и плевать в потолок. Ярлычок вордстата выделил.

Иногда может вылезать капча. Чтобы не вводить ее самому — идете в настройки и слева будет вкладка «Антикапча». Выбираете любой ресурс антикапчи, регистриуетесь, кладете на баланс, берете ключ API в личном кабинете и вставляете в настройки Key Collector. 5 баксов вам хватит на полгода постоянных настроек, а времени сэкономите уйму.

Собрал для примера 500 ключей, пора включить сбор статистики по разным частотностям через Yandex.Direct.

Про частотность «ключевое слово» второго столбца

Обратите внимание на мусорные ключи, которые имеют большую разницу между базовой частотой и закавыченной. Базовую частотность (без операторов) 1000, а закавыченную (второй столбец) в 0-1, например. Это несуществующий ключ, огрызок.

Что такое «павильоны в Оренбурге»? Цветов? Заказать? Купить? В таком виде ключ не вводят, а предложение по нему будет не точным.

Я удаляю ВЫБОРОЧНО ключи 30+ по базовой частоте и 0-1 по закавыченной (на первый столбец фильтр 30+, на второй столбец — меньше или равно 1). Естественно, вы это все просматриваете, ибо адекватные ключи попадаются.

Меньшие частотности не надо, ибо велик шанс, что более точного ключа у вас не будет.

Удаление неявных дублей в Key Collector

Вкладка «Данные» — «Удаление неявных дублей» — «Выполнить умную групповую отметку» и «Удалить отмченное».

Из ключей «Построить баня стоимость» «Баня стоимость построить» останется самый популярный в форме «!слово !слово». Они между собой не конкурируют, просто вы сократите кол-во ключей и время на написание объявлений. Иногда удаляется 100 ключей из 1000.

Сбор минус слов в Key Collector

Пока статистика собирается, мы можем начать собирать минус слова и сразу же удалять их из таблицы.

Первое время смотрите, что удаляете!

Само окно стоп слов Кей Коллектор имеет два режима — применять при парсинге с вордстата (галочка + нажатие обведенной кнопки), либо можете почистить уже существующий список, нажав «Отметить фразы в таблице». Он выделит все вхождения.

Экспериментируйте с типом вхождения Зависимое — Независимое, полное, частичное, соответствие. Для личного удобства. Я работаю ТОЛЬКО с зависимостью от словоформы и полным вхождением!

Метод выделения по стандарту будет опасный — выбрав слово «а», вы выделите все слова, содержащие эту букву. Настраивается в окне стоп-слов.

Выделить галочкой плохие ключи, жмите правой кнопкой мыши, отправить фразы в стоп-слова, выделяете ненужные и жмите «Добавить в стоп-слова». После этого все вхождения будут выделены в таблице.

Но в самом начале, когда ключей дофига, надо пользоваться группировкой слов — вы мигом удалите треть ненужных ключей.

Вкладка «Данные» — «Анализ групп», а дальше по инструкции. Прошлись по голубым щиткам, добавили в стоп слова, закрыли анализ и удаляйте выделенные ключи из таблицы.

Просматривать ключи в Кей Коллектор удобнее всего, когда они упорядочены по алфавиту. Или вы можете отобрать себе ключи с частотностью от 10 (это для закавыченных кампаний, иначе будет грязно).

Сбор стоп-слов (минус-слов) в Key Collector через «Анализ групп».

Через «Данные — Анализ групп» можете выделить слова, содержащие «мобильные» в разных склонениях и отправить в отдельную группу (Кнопка переноса рядом с окном стоп-слов).

Удобнее всего собирать минус-слова в Кей Коллектор через Анализ Групп. Там есть кнопочка «синий щиток», который сразу выделает нужные минуса, остается только их отправить и выделить вхождения в таблице.

С этой настроечкой (выделено зеленым) будут отмечаться вхождения в таблице по выбранным словам. После этого в таблице выделяются слова, которые нужно переместить в Корзину (или любую другую группу). Вас интересует перенос отмеченных слов (это про галочку. выделение кликом называется «выделенные»)

Вот и конец инструкции.

Видео по работе с ключами в Кей Коллектор:

1.2 Сбор ключевых слов для Яндекс Директ — способы поиска слов!


Watch this video on YouTube
Там и про ключи и про минуса. Обязательно повторяйте за видео, иначе ничего не запомните. Вопросы про Key Collector

− Я хочу скачать его бесплатно, где его найти?

Ребят, цените то, что вам не продали продукт по 3 000р в месяц — они могли это сделать. Сам по себе кейколлектор дико полезен, а вы еще и бесплатно хотите.

Учитесь ценить время разработчиков, купите на официальном сайте. Если хотите сэкономить — скооперируйтесь и купите 3 программы сразу, но подешевле.

Как я могу вам помочь?

Минус фразы в Яндекс Директ

Сегодня мы поговорим о важной детали при создании своей рекламной кампании в Яндекс Директ: о минус-фразах. Используя их можно существенно сократить лишние затраты на рекламную кампанию. Минус фразы позволяют не показываться нашему рекламному объявлению по не нужным запросам. 

Пример:

Представим, что нам нужно продать хлеб. Мы создали рекламное объявление с ключевым словосочетанием “Купить хлеб”. Это значит, что люди, которые вводят в поисковую систему Яндекса эту фразу, увидят наше объявление. Однако оно будет показано и тем людям, которые ищут не связанные с покупкой хлеба вещи. Примером их поискового запроса могут быть фразы “купить форму для выпечки хлеба” или “ купить печь для хлеба”. Для того чтобы такие пользователи не видели наше объявление используются минус-фразы.


Как подобрать минус-слова с помощью Yandex Wordstat?


Для того, чтобы грамотно составить наше объявление, нужно указать по каким словам мы не будем показываться. Это можно сделать, используя специализированный сервис Яндекс Вордстат.
Вводим интересующий нас запрос в строчку поиска Яндекс Вордстат. Мы видим все запросы, которые будут показаны по нашей ключевой фразе. Для примера я использовал “Купить хлеб”.  Мы видим, что тут имеются мусорные запросы, по которым будет показываться наше объявление.

Подбор минус фраз с помощью Wordstat

Для того, чтобы это избежать нужно добавить минус-фразы. Для этого просматриваем левую колонку Яндекса Вордстата, находим “мусорные” слова и добавляем их через тире к нашему запросу, как показано на рисунке ниже.  

Минусация с помощью Wordstat

После добавления минус слов мы перестали показываться по ненужным запросам. Таким образом, нужно проработать все запросы при составлении семантического ядра. 

Процесс сбора минус слов с помощью KeyCollector

Основное предназначение этой программы сбор поисковых запросов пользователей. С помощью нее можно собирать, группировать и минусовать ключевые слова. Пожалуй, это одна из лучших, если не самая лучшая программа для этих целей. Перед тем, как объяснить процесс минусации слов в KeyColletor, хотелось бы поговорить о ПРАВИЛЬНОМ сборе ключевых слов. Если допустить ошибки на первом этапе собрав огромное количество мусорных запросов можно потратить больше недели на непрерывную обработку слов.


Полное руководство по Key Collector

Создание карты мыслей.

Первым шагом к сбору минус слов будет создание карты мыслей. Согласитесь, звучит странно? Однако в конце статьи вы поймете, почему лучше было начать с этого пункта. Итак, карта мыслей представляет собой все возможные варианты и группировки слов, по которым потенциальный пользователь может зайти на Ваш сайт для целевого действия (совершить покупку, заказать услуг). Я использую бесплатный сервис mind42. Регистрация в нем не займет более 10-ти минут.

Для примера давайте разберем тематику с установкой септиков. Это очень высоко конкурентная ниша и без хорошего бюджета и грамотной настройки рекламной кампании лучше в нее не заходить.

Первым шагом нам нужно внести структурированность в наши действия. Разбить слова по группам включающие в себя наименования товара, места установки, продающие добавки, проблемы с которыми могут столкнуться при выборе товара, информационные запросы, наименование бренда, продукция конкурентов и тд.  

Карта мыслей


На создание такой карты мысли уйдет достаточно много времени, однако это поможет лучше структурировать объявление и существенно сократить работу. По завершению у нас будет большое количество “ответвлений” c нуждами и потребностями покупателей.


Читайте в нашем блоге: Как пройти модерацию в Яндекс Директ? И теперь переходим к важному моменту, создаем формулу “пересечений”. 

Пример:  

Карта пересечений

Это нужно для отсечение “мусорных запросов”, например, у нас есть ветка с продающими добавками (купить, приобрести, заказать и тд) и мы смотрим с чем ее можно пересечь (перемножить слова из ветки друг на друга). Главный критерий, чтобы в итоге получились целевые запросы. Например, продающие добавки можно использовать c веткой, где у нас указаны модели септиков. А вот с веткой, где у нас перечислены гео запросы пересекать не нужно. Если у вас остались вопросы, я распишу эту тему более подробно в своей следующей статье.

После пересечения у нас получится список слов. У меня он достиг свыше 12-ти тысяч.  

Парсинг слов

Перед парсингом не забудьте выбрать регион. Ведь запросы в разных регионах обладают разной частотностью.  

Выбор региона

Теперь осталось подождать, пока программа не соберет все возможны варианты ключевых слов. После чего, уже можно переходить к сбору минус-фраз. Для этого переходим в раздел данные и нажимаем на инструмент “Анализ групп”

Инструмент «Анализ групп»

Перед нами будет таблица, в которой будут присутствовать все сгруппированные слова. И нам нужно выделить все нецелевые группы. Для этого отмечаем их галочками, нажимаем ПКМ и после чего используем “Отправить 1-е слово из определений целиком отмеченных групп в окно стоп-слов”  

Добавление Минус-слов

Весь список собранных минус-слов можно посмотреть в разделе “Сбор данных” -> “Стоп слова”  

Просмотр всех собранных минус-слов

Собираем минус слова в работающей рекламной кампании


При работе рекламной кампании важно понимать, по каким запросом Вы показываетесь. К сожалению, не все можно учесть и часть ваших объявлений будут иметь показы по совершенно не целевым запросам. Для того, чтобы это избежать и сэкономить существенную часть бюджета нужно хотя бы несколько раз в неделю проверять поисковые запросы в РК.

Для начала перейдем к списку рекламных кампаниях. Нужно понимать, что нам интересны только поисковые кампании. Для РСЯ используется совсем другой алгоритм. Теперь нам надо перейти в “статистику”  

Переходим в статистику РК

Выбираем вкладку “Поисковые запросы”. После чего указываем нужный нам период времени и нажимаем на “Показать”  

Просмотр статистики

Для удобства зададим фильм по количеству кликов. Теперь нам нужно просмотреть колонку “Поисковой запрос” и выписать слова неподходящие по тематике.  
В моем случае слово “ессентуки” является “мусорным” тк регион показов строго ограничивается Ставрополем.

Просмотр поисковой статистики

Добавление минус-фраз

Добавить минус-фразы в Яндекс Директ можно вручную или с помощью Директ Командера. Добавление минус-фраз может происходить, как на уровне кампаний, так и на уровне групп объявлений.

Добавление минус-фраз через Директ Коммандер:

Директ Команер

Добавление минус-фраз через Интерфейс на уровне кампании:

Добавление минус фраз через интерфейс

Добавление минус-фраз через Интерфейс на уровне группы объявлений:

 

Добавление минус фраз на уровне группы объявлений

Кросс минусация Яндекс Директ

Самый простой способ сделать кросс-минусацию это воспользоваться Директ Коммандером. Вначале нужно выбрать свой аккаунт. Для этого перейти во вкладку Приложение -> Выбор логина. После чего надо ввести данные от своей учетной записи.  

Выбор логина Директ Коммандер

Дальше нажимаем на стрелочку показывающую вниз. С помощью нее мы выгрузим все наши кампании с сервера. Выбираем рекламную кампанию, в которой хотим провести кросс минусовку и в среднем столбце нажимаем “Получить данные кампании”. В среднем столбце выделяем все группы объявлений, для удобства можно воспользоваться горячей клавишей CTRL + A. В соседнем столбце переходим на вкладку Фразы и выделяем все фразы.  

Выбираем все объявления

Нажимаем на “мультиредактирования” и переходим во вкладку “Корректироку фраз” 
 

Переходим во вкладку “Корректировка фраз”


Выполнять корректировку можно на уровне  кампании,  групп и фраз.  Выбираем уровень кампании из трех предложенных пунктов ниже и устанавливаем флажок на “скорректировать пресечения и удалить дубли”  

Корректируем пересечения и удаляем дубли

Система автоматически произведет кросс-минусовку ключевых слов. Для того, чтобы наши изменения вступили в силу, нужно перейти к первому столбцу и нажать “отправить кампанию на сервер”.   

Отправляем кампанию на сервер

На этом кросс-минусация в Яндекс Директ закончена. 

(PDF) Разбор произнесенных фраз, несмотря на пропущенные слова

Разбор произнесенных фраз Стр. 2

обнаружил, что увеличение специфичности представления триграммы для конкретной области задач имеет тенденцию к

повышению производительности, когда правильные слова не входят в число самых лучших слов. кандидатов, но что

наиболее ограниченные грамматики могут привести к очень низкой производительности, если некоторые из правильных слов полностью отсутствуют во входных

решетках слов.Эти проблемы были результатом строгого

характера процесса синтаксического анализа, используемого в первоначальном исследовании, как будет обсуждаться ниже. К сожалению,

среда с большим словарным запасом, независимой от говорящего, непрерывной речью является самой сложной из всех задач для

распознавателя речи, и неизбежно, что некоторые слова будут иногда отсутствовать в решетках слов

, которые являются гипотетическими. в восходящей манере. Из-за этой проблемы мы создали серию из

синтаксических анализаторов, использующих островные алгоритмы в качестве альтернативы синтаксическому анализу слева направо, несмотря на то, что производительность

модулей акустико-фонетического и словесного предположения продолжает улучшаться.

Парсеры слева направо довольно хорошо известны и понятны, и этот подход получил

подробное описание в литературе. Хотя синтаксические анализаторы слева направо можно сделать чрезвычайно эффективными [Earley-parser], меньше

известно об использовании этой стратегии в случае ошибочного ввода. Система Harpy в CMU

[Harpy] впервые применила метод поиска луча для разбора слева направо при трассировке через сеть с конечным состоянием,

, и на сегодняшний день это все еще наиболее жизнеспособный подход к разбору речи.Однако реальная проблема с решетчатым вводом

(как в системе ANGEL) связана с пропущенными словами, которые могут сбить весь луч синтаксического анализа с правильного пути.

Парсинг острова предлагает многообещающие результаты в этом отношении. Эта концепция знакома многим исследователям естественного языка

, знакомым с анализом текста, т.е. [Мультипар]. Парсинг острова также упоминался как возможный подход в некоторых исследованиях разбора речи [hayes86, Gatward86]. Однако немногие исследователи

описали результаты использования этих парсеров с чем-либо, кроме самой маленькой из грамматик [islandparser].

Несмотря на то, что система BBN HWIM [wolf80] включала синтаксический анализатор острова, он не использовался в официальной оценке системы

из соображений скорости. Это выдвигает на первый план фундаментальную проблему с разбором островов:

количество островов и количество связей между островами может стать довольно большим в типичной семантической сети

. Каждый остров представляет отдельный частичный путь в сети и должен быть представлен отдельно

. Несколько островов могут иметь одни и те же слова, но представлять разные частичные пути семантической сети

.

Мы считаем, что использование грамматик триграмм, а не сетевых грамматик с конечным числом состояний, может

значительно снизить сложность алгоритмов парсинга островов, поскольку во внимание принимается только очень ограниченный (и локальный) контекст. При сетевом управлении островом контекст, необходимый для добавления нового слова в остров частичной фразы

, такой же большой, как и остров полной фразы. Контекст при разборе триграмм ограничен

, так что мы должны смотреть не более чем на два слова, чтобы добавить новое слово.Эта процедура расширения триграммы

может быть предварительно вычислена в высокоэффективный поиск по таблице. Гораздо труднее найти продолжения

сколь угодно длинной последовательности слов, составляющих остров фраз в сети. В типичном синтаксическом анализе

мы делаем несколько сотен тысяч таких поисков, поэтому экономия, полученная при использовании представления триграмм

, значительна.

В следующих параграфах мы описываем общую речевую систему, используемую в наших экспериментах, а также

два алгоритма синтаксического анализа.Затем мы описываем данные, использованные для этого сравнения, и то, как они были получены, а также результаты. Обсуждение наших выводов завершает отчет.

анализ зависимостей с помощью udpipe | Р-блогеры

Мы уже несколько раз писали о udpipe в следующих сообщениях:

Разбор зависимостей

Момент, которого мы еще не слишком много касались, это парсинг зависимостей . Разбор зависимостей — это метод НЛП, который предоставляет каждому слову в предложении ссылку на другое слово в предложении, которое называется его синтаксическим заголовком.Эта связь между каждыми двумя словами, кроме того, имеет определенный тип отношений, дающий вам более подробную информацию об этом.

Пакет R udpipe предоставляет такой анализатор зависимостей. С выводом синтаксического анализа зависимостей вы можете ответить на такие вопросы, как

  1. Что такое номинальная тема текста
  2. Какой объект у глагола
  3. Какое слово изменяет существительное
  4. С чем связаны отрицательные слова
  5. Какие слова являются составными высказываниями
  6. Что такое именное словосочетание, глагольное словосочетание в тексте

Примеры

В следующем предложении:

Его речь о зефире в Нью-Йорке — полная ерунда

вы можете увидеть этот синтаксический анализ зависимости в действии на графике ниже.Вы можете увидеть составное утверждение, такое как «Нью-Йорк», что слово «речь» связано со словом «чушь» с отношением номинального подлежащего, что два номинала «зефир» и «речь» связаны как именные модификаторы существительных, что слово «вымолвить» является прилагательным, которое изменяет существительное ерунда.

В настоящее время получить такие отношения в R довольно просто. Запуск этого кода предоставит вам отношения зависимости между словами предложения в столбцах token_id, head_token_id и dep_rel.Возможные значения в поле dep_rel определены на странице https://universaldependencies.org/u/dep/index.html.

 библиотека (водопровод)
x <- udpipe("Его речь о зефире в Нью-Йорке - полная ерунда", "english") 

R отлично визуализирует. Для визуализации отношений между найденными словами вы можете просто использовать пакет ggraph R. Ниже мы создаем базовую функцию, которая выбирает правильные столбцы из аннотации и помещает их в график.

 библиотека (igraph)
библиотека (ggraph)
библиотека (ggplot2)
plot_annotation <- функция (x, размер = 3) {
stopifnot(is.data.frame(x) & all(c("sentence_id", "token_id", "head_token_id", "dep_rel",
"token_id", "token", "lemma", "upos", "xpos", "feats") %in% colnames(x)))
x <- x[!is.na(x$head_token_id), ]
x <- x[x$sentence_id %in% min(x$sentence_id), ]
ребра <- x[x$head_token_id != 0, c("token_id", "head_token_id", "dep_rel")]
метка Edge$ <- Edge$dep_rel
g <- graph_from_data_frame(ребра,
vertices = x[, c("token_id", "token", "lemma", "upos", "xpos", "feats")],
направленный = ИСТИНА)
ggraph(g, макет = "линейный") +
geom_edge_arc(ggplot2::aes(label = dep_rel, vjust = -0.20),
стрелка = сетка :: стрелка (длина = единица (4, 'мм'), концы = «последний», тип = «закрытый»),
end_cap = ggraph::label_rect("wordswordswords"),
label_color = "красный", check_overlap = TRUE, label_size = размер) +
geom_node_label(ggplot2::aes(label = token), col = "darkgreen", size = size, fontface = "bold") +
geom_node_text(ggplot2::aes(метка = upos), nudge_y = -0,35, размер = размер) +
theme_graph (base_family = "Arial Narrow") +
labs(title = "вывод udpipe", subtitle = "токенизация, тегирование частей речи и отношения зависимости")
} 

Теперь мы можем вызвать функцию следующим образом, чтобы получить график, показанный выше:

 plot_annotation(x, размер = 4) 

Давайте посмотрим, что дает следующее предложение.

Экономика слаба, но перспективы оптимистичны

 x <- udpipe("Экономика слаба, но перспективы оптимистичны", "english")
plot_annotation(x, размер = 4) 

Вы видите, что с разбором зависимостей теперь можно ответить на вопрос "Что слабо?", это экономика. «Что такое яркое?», это мировоззрение, так как эти существительные относятся к прилагательным с именным подлежащим как тип отношения. Это гораздо более ценная информация, чем просто просмотр облаков слов.

Надеюсь, это побудило начинающих пользователей обработки естественного языка узнать, что существует множество вариантов НЛП, помимо простого подсчета слов на основе частоты. Наслаждаться!

 

Связанные

Удаление стоп-слов из строк в Python

В этой статье вы увидите различные методы удаления стоп-слов из строк в Python. Стоп-слова — это те слова в естественном языке, которые имеют очень мало значения, такие как «есть», «ан», «тот» и т. д.Поисковые системы и другие корпоративные платформы индексации часто фильтруют стоп-слова при извлечении результатов из базы данных по запросам пользователей.

Стоп-слова часто удаляются из текста перед обучением моделей глубокого и машинного обучения, поскольку стоп-слова встречаются в изобилии, поэтому они практически не предоставляют уникальной информации, которую можно использовать для классификации или кластеризации.

Удаление стоп-слов с помощью Python

С языком программирования Python у вас есть множество вариантов, которые можно использовать для удаления стоп-слов из строк.Вы можете либо использовать одну из нескольких библиотек обработки естественного языка, таких как NLTK, SpaCy, Gensim, TextBlob и т. д., либо, если вам нужен полный контроль над стоп-словами, которые вы хотите удалить, вы можете написать свой собственный скрипт.

В этой статье вы увидите несколько разных подходов, в зависимости от используемой вами библиотеки НЛП.

Использование библиотеки Python NLTK

Библиотека NLTK — одна из старейших и наиболее часто используемых библиотек Python для обработки естественного языка.NLTK поддерживает удаление стоп-слов, и вы можете найти список стоп-слов в модуле corpus . Чтобы удалить стоп-слова из предложения, вы можете разделить текст на слова, а затем удалить слово, если оно присутствует в списке стоп-слов, предоставленном NLTK.

Давайте посмотрим на простой пример:

  из nltk.corpus импортировать стоп-слова
nltk.download('стоп-слова')
из nltk.tokenize импортировать word_tokenize

text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
text_tokens = word_tokenize (текст)

tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в stopwords.words()]

печать (токены_без_sw)
  

В приведенном выше сценарии мы сначала импортируем коллекцию стоп-слов из модуля nltk.corpus. Затем мы импортируем метод word_tokenize() из класса nltk.tokenize . Затем мы создаем переменную text , содержащую простое предложение. Предложение в переменной text токенизируется (разделяется на слова) с помощью метода word_tokenize() .Затем мы перебираем все слова в списке text_tokens и проверяем, существует ли слово в коллекции стоп-слов или нет. Если слово не существует в коллекции стоп-слов, оно возвращается и добавляется к списку tokens_without_sw . Затем распечатывается список tokens_without_sw .

Вот как выглядит предложение без стоп-слов:

  ['Ник', 'нравится', 'играть', 'футбол', ',', 'однако', 'люблю', 'теннис', '.']
  

Вы можете видеть, что слова до , он , это , не , и тоже были удалены из предложения.

Вы можете присоединиться к списку вышеуказанных слов, чтобы создать предложение без стоп-слов, как показано ниже:

  filtered_sentence = (" ").join(tokens_without_sw)
печать (фильтрованное_предложение)
  

Вот вывод:

  Ник любит играть в футбол, однако увлекается теннисом.
  
Добавление или удаление стоп-слов в списке стоп-слов NLTK по умолчанию

Вы можете добавлять или удалять стоп-слова по своему выбору в существующую коллекцию стоп-слов в NLTK.Прежде чем удалять или добавлять стоп-слова в NLTK, давайте посмотрим список всех английских стоп-слов, поддерживаемых NLTK:

.
  print(stopwords.words('english'))
  

Вывод:

  ['я', 'мне', 'мой', 'сам', 'мы', 'наш', 'наш', 'нас', 'ты', 'ты', 'ты' , «вы будете», «вы бы», «ваш», «ваш», «себя», «себя», «он», «его», «его», «сам», «она», « она», «ее», «ее», «сама», «это», «это», «его», «сама», «они», «их», «их», «их», «себя» , 'что', 'который', 'кто', 'кому', 'этот', 'тот', 'этот', 'эти', 'те', 'есть', 'есть', 'есть' , 'был', 'были', 'быть', 'был', 'быть', 'иметь', 'имеет', 'иметь', 'иметь', 'делать', 'делает', 'делал', ' делать', 'а', 'а', 'то', 'и', 'но', 'если', 'или', 'потому что', 'как', 'до', 'пока', 'из' , 'в', 'по', 'за', 'с', 'о', 'против', 'между', 'в', 'через', 'во время', 'до', 'после', ' выше», «ниже», «до», «от», «вверх», «вниз», «в», «вне», «вкл», «выкл», «сверху», «под», «снова» , 'далее', 'тогда', 'когда-то', 'здесь', 'там', 'когда', 'где', 'почему', 'как', 'все', 'каждый', 'оба', ' каждый», «несколько», «больше», «большинство», «другой», «некоторые», «такой», «нет», «ни», «не», «только», «свой», «такой же» , с о', 'чем', 'тоже', 'очень', 'с', 'т', 'можно', 'будет', 'просто', 'не надо', 'не надо', 'следует', " должен был», «сейчас», «д», «буду», «м», «о», «ре», «ве», «у», «аин», «арен», «не» , «мог», «не мог», «не сделал», «не сделал», «не сделал», «не имел», «не имел», «не имел», «не имел» , «иметь», «не иметь», «есть», «не является», «ма», «может быть», «не может», «должен», «не должен», «нужно», « не нужно», «шан», «не должен», «должен», «не должен», «был», «не был», «был», «не был», «выиграл», « не будет», «будет», «не будет»]
  
Добавление стоп-слов в список стоп-слов NLTK по умолчанию

Чтобы добавить слово в коллекцию стоп-слов NLTK, сначала создайте объект из стоп-слов.слова('английский') список. Затем используйте метод append() в списке, чтобы добавить любое слово в список.

Следующий сценарий добавляет слово play в коллекцию стоп-слов NLTK. Опять же, мы удаляем все слова из нашей переменной text , чтобы увидеть, удалено ли слово play или нет.

  all_stopwords = стоп-слова.слова('английский')
all_stopwords.append('играть')

text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (токены_без_sw)
  

Вывод:

  ['Ник', 'нравится', 'футбол', ',', 'однако', 'люблю', 'теннис', '.']
  

Вывод показывает, что слово play было удалено.

Вы также можете добавить список слов в список stopwords.words , используя метод append , как показано ниже:

  sw_list = ['лайки','играть']
all_stopwords.extend(sw_list)

text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (токены_без_sw)
  

Приведенный выше скрипт добавляет два слова лайки и играть к стоп-словам.список слов . В выводе вы не увидите эти два слова, как показано ниже:

Вывод:

  ['Ник', 'футбол', ',', 'однако', 'люблю', 'теннис', '.']
  
Удаление стоп-слов из списка стоп-слов NLTK по умолчанию

Поскольку stopwords.word('english') - это просто список элементов, вы можете удалять элементы из этого списка, как и из любого другого списка. Самый простой способ сделать это — использовать метод remove() . Это полезно, когда вашему приложению нужно, чтобы стоп-слово не удалялось.Например, вам может понадобиться оставить в предложении слово , а не , чтобы знать, когда утверждение отрицается.

Следующий сценарий удаляет стоп-слово вместо из списка стоп-слов по умолчанию в NLTK:

  all_stopwords = стоп-слова.слова('английский')
all_stopwords.remove('не')

text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (токены_без_sw)
  

Вывод:

  ['Ник', 'нравится', 'играть', 'футбол', ',', 'однако', 'нет', 'люблю', 'теннис', '.']
  

Из вывода видно, что слово , а не , не было удалено из входного предложения.

Использование библиотеки Python Gensim

Библиотека Gensim — еще одна чрезвычайно полезная библиотека для удаления стоп-слов из строки в Python. Все, что вам нужно сделать, это импортировать метод remove_stopwords() из модуля gensim.parsing.preprocessing . Затем вам нужно передать предложение, из которого вы хотите удалить стоп-слова, методу remove_stopwords(), который возвращает текстовую строку без стоп-слов.

Давайте рассмотрим простой пример того, как удалить стоп-слова с помощью библиотеки Gensim.

  из импорта gensim.parsing.preprocessing remove_stopwords

text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
filtered_sentence = удалить_стоп-слова (текст)

печать (фильтрованное_предложение)
  

Вывод:

  Ник любит играть в футбол, увлекается теннисом.
  

Важно отметить, что вывод после удаления стоп-слов с помощью библиотек NLTK и Gensim отличается.Например, библиотека Gensim считала слово , однако стоп-словом, а NLTK — нет, и, следовательно, не удаляла его. Это показывает, что не существует жесткого правила относительно того, что является стоп-словом, а что нет. Все зависит от задачи, которую вы собираетесь выполнять.

В следующем разделе вы увидите, как добавлять или удалять стоп-слова в существующую коллекцию стоп-слов в Gensim.

Добавление и удаление стоп-слов в списке стоп-слов Gensim по умолчанию

Давайте сначала посмотрим на стоп-слова в библиотеке Python Gensim:

  импортный генсим
all_stopwords = генератор.parsing.preprocessing.STOPWORDS
печать (все_стоп-слова)
  

Вывод:

  frostset({'ее', 'во время', 'среди', 'после этого', 'только', 'ее', 'в', 'никого', 'с', 'не', 'положить', ' следовательно', 'каждый', 'был бы', 'иметь', 'к', 'сама', 'тот', 'кажущийся', 'вследствие этого', 'кто-то', 'восемь', 'она', 'сорок' , 'много', 'во всем', 'меньше', 'было', 'интерес', 'в другом месте', 'уже', 'что угодно', 'или', 'кажется', 'огонь', 'однако', ' держать', 'деталь', 'оба', 'себя', 'действительно', 'достаточно', 'тоже', 'нас', 'при чем', 'сам', 'за', 'все', 'часть' , 'сделал', 'после этого', 'для', 'ни', 'перед', 'перед', 'искренне', 'действительно', 'чем', 'один', 'делая', 'среди', ' через», «он», «другой», «некоторые», «кто-то», «четыре», «другой», «в последнее время», «вне», «когда-то», «сверху», «часто», «здесь» , 'ам', 'в силу чего', 'хотя', 'кто', 'должен', 'количество', 'в любом случае', 'иначе', 'на', 'это', 'когда', 'мы', ' несколько», «где угодно», «будет», «хотя», «существование», «заполнение», «использование», «полный», «через», «вызов», «в дальнейшем», «различный», «имеет» , 'тот же', 'бывший', 'тогда как', 'что', 'было', 'в основном', 'на', 'идти' , 'могла', 'сама', 'тем временем', 'за', 'рядом', 'наш', 'сторона', 'наша', 'пять', 'никто', 'сама', 'есть', ' когда-либо», «они», «здесь», «одиннадцать», «пятьдесят», «поэтому», «ничего», «не», «мельница», «без», «откуда», «получать», «куда» , 'тогда', 'нет', 'собственный', 'многие', 'что угодно', 'и т. д.', 'делать', 'от', 'против', 'ооо', 'следующий', 'потом', ' разве что», «пока», «тонкий», «заранее», «по», «среди», «вы», «третий», «как», «те», «сделанный», «становящийся», «говорящий» , 'либо', 'не', 'двадцать', 'его', 'еще', 'последний', 'каким-то образом', 'есть', 'эти', 'мои', 'под', 'взять', ' чей', 'другие', 'над', 'возможно', 'оттуда', 'делает', 'где', 'два', 'всегда', 'ваш', 'где бы', 'стал', 'какой' , 'о', 'но', 'навстречу', 'еще', 'скорее', 'совсем', 'то ли', 'где-то', 'может', 'делать', 'дно', 'до', ' км», «ваш», «серьезный», «найти», «пожалуйста», «нет», «иначе», «шесть», «в сторону», «иногда», «из», «пятнадцать», «например» , «просто», «а», «я», «описать», «почему», «ан», «и», «может», «внутри», «кг», «против», «ре», 'тем не менее', 'через', 'очень', 'во всяком случае', 'внизу', 'нигде', 'сейчас', 'это', 'не могу', 'де', 'двигаться', 'настоящим', 'как ', 'нашли', 'кого', 'были', 'вместе', 'снова', 'к тому же', 'первый', 'никогда', 'ниже', 'между', 'компьютер', 'десять', 'в', 'видеть', 'везде', 'там', 'ни', 'каждый', 'не мог', 'вверху', 'несколько', 'то', 'я', 'становится', 'дон ', 'то есть', 'был', 'после чего', 'казалось', 'большинство', 'никто', 'целое', 'должен', 'не может', 'за', 'мой', 'таким образом', 'так', 'он', 'имя', 'ко', 'его', 'все', 'если', 'становиться', 'толстый', 'таким образом', 'относительно', 'делал', 'дал ', 'все', 'показать', 'любой', 'использовать', 'на', 'дальше', 'вокруг', 'назад', 'наименее', 'с', 'кто-нибудь', 'один раз', 'может', 'счет', 'в будущем', 'быть', 'кажется', 'их', 'сам', 'девять', 'также', 'система', 'в', 'больше', 'из ', 'двенадцать', 'там', 'почти', 'кроме', 'последний', 'делал', 'что-то', 'кроме того', 'через', 'когда-либо', 'ранее', 'плакать', 'один', 'сто', 'шестьдесят', 'после', 'ну', 'их', 'а именно', 'пусто', 'три', 'даже', 'вдоль', 'потому что', 'оу сами», «такой», «топ», «должное», «вкл», «себя»})
  

Вы можете видеть, что коллекция стоп-слов Gensim по умолчанию намного более детализирована по сравнению с NLTK.Кроме того, Gensim хранит стоп-слова по умолчанию в замороженном наборе объектов.

Добавление стоп-слов в список стоп-слов Gensim по умолчанию

Чтобы получить доступ к списку стоп-слов Gensim, вам необходимо импортировать замороженный набор STOPWORDS из пакета gensim.parsing.preprocessong . Замороженный набор в Python — это неизменяемый тип набора. Вы не можете добавлять или удалять элементы в замороженном наборе. Следовательно, чтобы добавить элемент, вы должны применить функцию union к замороженному набору и передать ей набор новых стоп-слов.Метод union вернет новый набор, содержащий вновь добавленные стоп-слова, как показано ниже.

Следующий скрипт добавляет лайков и воспроизведения в список стоп-слов в Gensim:

  из gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS

all_stopwords_gensim = СТОП СЛОВА.union(set(['лайки', 'играть']))

text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords_gensim]

печать (токены_без_sw)
  

Вывод:

  ['Ник', 'футбол', ',', 'люблю', 'теннис', '.']
  

Из приведенного выше вывода видно, что слова , такие как и play , были обработаны как стоп-слова и, следовательно, были удалены из входного предложения.

Удаление стоп-слов из списка стоп-слов Gensim по умолчанию

Чтобы удалить стоп-слова из списка стоп-слов Gensim, вы должны вызвать метод Differenti() для объекта замороженного набора, который содержит список стоп-слов. Вам нужно передать набор стоп-слов, которые вы хотите удалить из замороженного набора, в метод разницы().Метод different() возвращает набор, содержащий все стоп-слова , кроме , которые были переданы методу Different() .

Следующий скрипт удаляет слово вместо из набора стоп-слов в Gensim:

Визуализация данных в Python

Визуализация данных в Python, курс для начинающих и продолжающих разработчиков Python, проведет вас через простые операции с данными с Pandas, охватывает основные библиотеки построения графиков...

Попробуйте
  из gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS

all_stopwords_gensim = СТОП-СЛОВА
sw_list = {"не"}
all_stopwords_gensim = СТОП СЛОВА.difference(sw_list)

text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords_gensim]

печать (токены_без_sw)
  

Вывод:

  ['Ник', 'нравится', 'играть', 'футбол', ',', 'не', 'люблю', 'теннис', '.']
  

Поскольку слово , а не теперь удалено из набора стоп-слов, вы можете видеть, что оно не было удалено из входного предложения после удаления стоп-слова.

Использование библиотеки SpaCy

Библиотека SpaCy в Python — еще один чрезвычайно полезный язык для обработки естественного языка в Python.

Чтобы установить SpaCy, вы должны выполнить следующий сценарий на командном терминале:

  $ установка pip -U пробел
  

После загрузки библиотеки необходимо также загрузить языковую модель.В SpaCy существует несколько моделей для разных языков. Мы будем устанавливать англоязычную модель. Выполните следующую команду в своем терминале:

  $ python -m spacy скачать ru
  

После загрузки языковой модели вы можете удалить стоп-слова из текста с помощью SpaCy. Посмотрите на следующий скрипт:

  импортное пространство
sp = spacy.load('en_core_web_sm')

all_stopwords = sp.Defaults.stop_words

text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw= [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (токены_без_sw)
  

В приведенном выше сценарии мы сначала загружаем языковую модель и сохраняем ее в переменной sp . sp.Default.stop_words — это набор стоп-слов по умолчанию для англоязычной модели в SpaCy. Затем мы просто перебираем каждое слово во входном тексте, и если слово существует в наборе стоп-слов языковой модели SpaCy, оно удаляется.

Вот вывод:

Вывод:

  ['Ник', 'нравится', 'играть', 'футбол', ',', 'люблю', 'теннис', '.']
  
Добавление и удаление стоп-слов в списке стоп-слов SpaCy по умолчанию

Как и другие библиотеки NLP, вы также можете добавлять или удалять стоп-слова из списка стоп-слов по умолчанию в Spacy. Но перед этим мы увидим список всех существующих стоп-слов в SpaCy.

  print(len(all_stopwords))
печать (все_стоп-слова)
  

Вывод:

  326
{'откуда', 'здесь', 'показать', 'были', 'почему', 'не', 'то', 'после этого', 'не', 'больше', 'как', 'восемь' , 'действительно', 'я', 'только', 'через', 'девять', 'ре', 'себя', 'почти', 'до', 'уже', 'спереди', 'наименее', ' становится», «тем самым», «делаем», «ей», «вместе», «быть», «часто», «тогда», «совсем», «меньше», «многие», «они», «мы сами» , 'взять', 'его', 'ваш', 'каждый', 'был бы', 'может', 'а именно', 'делать', 'чей', 'то ли', 'сторона', 'оба', ' что', 'между', 'к', 'наш', 'в силу чего', 'м', 'раньше', 'себя', 'имела', 'на самом деле', 'звонить', 'держать', '' re", 'вследствие этого', 'может', 'их', 'одиннадцать', 'м', 'даже', 'вокруг', 'двадцать', 'в основном', 'делал', 'в', 'ан ', 'кажется', 'серьезный', 'против', 'не', 'кроме', 'имеет', 'пять', 'он', 'последний', ''ве', 'потому что', ' мы», «сам», «еще», «что-то», «как-то», «м», «по направлению», «его», «шесть», «куда угодно», «нас», «г», « через', 'таким образом', 'который', 'все', 'становиться', 'здесь', 'один', 'в', 'хотя', 'когда-нибудь', 'давать', 'не может', 'к тому же' , 'через', 'никто', 'когда-либо', 'это', 'любовь г', 'среди', 'во время', 'однако', 'когда', 'иногда', 'еще', 'казалось', 'получать', 'у', 'его', 'с', 'часть ', 'вне', 'все', 'тот же', 'это', 'в последнее время', 'нет', 'относительно', 'в другом месте', 'другие', 'к тому же', 'иначе', 'назад', 'один', 'где-то', 'есть', 'будет', 'заранее', 'десять', 'очень', 'большинство', 'три', 'бывший', ''ре', 'иначе', ' несколько', 'также', 'что угодно', 'есть', 'становление', 'рядом', 's', 'ничего', 'некоторые', 'так как', 'отсюда', 'во всяком случае', 'из ', 'вверху', 'ну', 'это', 'различное', 'четыре', 'сверху', 's', 'чем', 'под', 'может', 'может', 'по' , 'тоже', 'и', 'кому', ''буду', 'сказать', 'поэтому', 'ы', 'другой', 'во всем', 'стал', 'ваш', 'положить' , «за», «буду», «пятнадцать», «должен», «до», «когда», «кто-либо», «без», «делает», «был», «где», «после», «г», «другой», «себя», «не», «видеть», «идти», «куда угодно», «просто», «кажущийся», «отсюда», «полный», «потом» , 'дно', 'целое', 'свое', 'пустое', 'должное', 'позади', 'пока', 'на', 'в чем', 'от', 'снова', 'а', ' два ', 'выше е ', 'там', 'шестьдесят', 'те', 'тогда как', 'используя', 'последний', 'используемый', 'мой', 'сама', 'ее', 'или', 'ни' , 'сорок', 'потому', 'сейчас', 'после', 'сам', 'куда', 'скорее', 'однажды', 'от', 'до', 'что-нибудь', 'несколько', ' в', 'такой', 'существующий', 'сделать', 'мой', 'пожалуйста', 'вдоль', 'сто', 'должен', 'ниже', 'третий', 'если', 'на' , 'может быть', 'наш', 'но', 'никогда', 'кто-либо', 'пятьдесят', 'любой', 'все', 'никто', 'там', 'иметь', 'во всяком случае', ' из', 'кажется', 'внизу', 'есть', 'каждый', 'буду', 'много', 'никто', 'дальше', 'я', 'кто', 'тем не менее', 'около ', 'везде', 'имя', 'достаточно', ''d', 'следующий', 'тем временем', 'хотя', 'через', 'на', 'первый', 'был', 'настоящим' , 'если', 'движение', 'так', 'либо', 'среди', 'ибо', 'двенадцать', 'ни', 'она', 'всегда', 'эти', 'как', ' 'ве', 'количество', ''ре', 'кто-то', 'потом', 'ты', 'нигде', 'сам', 'сделано', 'в дальнейшем', 'внутри', 'сделал', ' ca', 'они'}
  

Вывод показывает, что в списке стоп-слов по умолчанию в библиотеке SpaCy имеется 326 стоп-слов.

Добавление стоп-слов в список стоп-слов SpaCy по умолчанию

Список стоп-слов SpaCy в основном представляет собой набор строк. Вы можете добавить новое слово в набор так же, как любой новый элемент в набор.

Посмотрите на следующий скрипт, в котором мы добавляем слово теннис в существующий список стоп-слов в Spacy:

  импортное пространство
sp = spacy.load('en_core_web_sm')

all_stopwords = sp.Defaults.stop_words
all_stopwords.add("теннис")

text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (токены_без_sw)
  

Вывод:

  ['Ник', 'нравится', 'играть', 'футбол', ',', 'люблю', '.']
  

Вывод показывает, что слово теннис было удалено из входного предложения.

Вы также можете добавить несколько слов в список стоп-слов в SpaCy, как показано ниже. Следующий скрипт добавляет лайков и тенниса в список стоп-слов SpaCy:

  импортное пространство
сп = просторный.загрузить('en_core_web_sm')

all_stopwords = sp.Defaults.stop_words
all_stopwords |= {"лайки","теннис",}

text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (токены_без_sw)
  

Вывод:

  ['Ник', 'играть', 'футбол', ',', 'люблю', '.']
  

Вывод показывает, что слова лайки и теннис были удалены из входного предложения.

Удаление стоп-слов из списка стоп-слов SpaCy по умолчанию

Чтобы удалить слово из набора стоп-слов в SpaCy, вы можете передать слово для удаления методу remove набора.

Следующий скрипт удаляет слово вместо из набора стоп-слов в SpaCy:

  импортное пространство
sp = spacy.load('en_core_web_sm')

all_stopwords = sp.Defaults.stop_words
all_stopwords.remove('не')

text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (токены_без_sw)
  

Вывод:

  ['Ник', 'играть', 'футбол', ',', 'не', 'люблю', '.']
  

В выводе видно, что слово , а не , не было удалено из входного предложения.

Использование пользовательского сценария для удаления стоп-слов

В предыдущем разделе вы видели, как можно использовать различные библиотеки для удаления стоп-слов из строки в Python.Если вам нужен полный контроль над удалением стоп-слов, вы можете написать собственный скрипт для удаления стоп-слов из строки.

Первым шагом в этом отношении является определение списка слов, которые вы хотите рассматривать как стоп-слова. Давайте составим список наиболее часто используемых стоп-слов:

.
  my_stopwords = ['я', 'мне', 'мой', 'себя', 'мы', 'наш', 'наш', 'нас', 'ты', 'ты', 'ты' ве», «ты», «ты бы», «твой», «твой», «себя», «себя», «он», «его», «его», «сам», «она» , «она», «она», «ее», «сама», «это», «это», «это», «сама», «они», «их», «их», «их», « сами», «что», «который», «кто», «кого», «этот», «тот», «этот», «эти», «те», «есть», «есть», «есть», есть', 'был', 'были', 'быть', 'был', 'быть', 'иметь', 'имеет', 'иметь', 'иметь', 'делать', 'делает', 'делал' , 'делать', 'а', 'а', 'то', 'и', 'но', 'если', 'или', 'потому что', 'как', 'пока', 'пока', ' из', 'в', 'по', 'за', 'с', 'о', 'против', 'между', 'в', 'через', 'во время', 'до', 'после' , 'выше', 'ниже', 'до', 'от', 'вверху', 'внизу', 'внутри', 'снаружи', 'вкл.', 'выкл.', 'над', 'под', ' снова», «далее», «тогда», «один раз», «здесь», «там», «когда», «где», «почему», «как», «все», «каждый», «оба» , 'каждый', 'несколько', 'больше', 'большинство', 'другой', 'некоторые', 'такой', 'нет', 'ни', 'не', 'только', 'о wn', 'то же самое', 'так', 'чем', 'тоже', 'очень', 'с', 'т', 'может', 'будет', 'просто', 'дон', 'дон' т», «должен», «должен был», «сейчас», «д», «лл», «м», «о», «ре», «ве», «у», «аин», « «не», «не мог», «не мог», «не сделал», «не сделал», «не сделал», «не имел», «не имел», « имеет», «не имеет», «имеет», «не имеет», «есть», «не является», «ма», «может быть», «не может», «должен», «должен» т», «нужно», «не нужно», «шань», «не должно», «должно», «не должно», «было», «не было», «было», «было» т», «выиграл», «не будет», «будет», «не будет»]
  

Далее мы определим функцию, которая будет принимать строку в качестве параметра и будет возвращать предложение без стоп-слов:

  деф remove_mystopwords(предложение):
    жетоны = предложение.расколоть(" ")
    tokens_filtered= [слово в слово в text_tokens, если не слово в my_stopwords]
    возврат (" "). Присоединиться (токены_отфильтрованы)
  

Теперь попробуем удалить стоп-слова из примера предложения:

  text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
filtered_text = remove_mystopwords(текст)
печать (фильтрованный_текст)
  

Вывод:

  Ник любит играть, однако увлекается теннисом.
  

Вы видите, что стоп-слова, существующие в списке my_stopwords , были удалены из входного предложения.

Поскольку список my_stopwords представляет собой простой список строк, в него можно добавлять или удалять слова. Например, добавим слово football в список my_stopwords и снова удалим стоп-слова из входного предложения:

  text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
filtered_text = remove_mystopwords(текст)
печать (фильтрованный_текст)
  

Вывод:

  Ник любит играть, однако увлекается теннисом. 

Вывод теперь показывает, что слово football также удалено из входного предложения, поскольку мы добавили это слово в список наших пользовательских стоп-слов.

Давайте теперь удалим слово football из списка стоп-слов и снова применим удаление стоп-слова к нашему входному предложению:

  my_stopwords.remove("футбол")

text = "Ник любит играть в футбол, но не слишком увлекается теннисом."
filtered_text = remove_mystopwords(текст)
печать (фильтрованный_текст)
  

Вывод:

  Ник любит играть в футбол, однако увлекается теннисом. 

Слово football не было удалено с тех пор, как мы удалили его из списка нашего списка стоп-слов.

Заключение

В этой статье вы увидели различные библиотеки, которые можно использовать для удаления стоп-слов из строки в Python. Вы также увидели, как добавлять или удалять стоп-слова из списков стоп-слов по умолчанию, предоставляемых различными библиотеками. В конце мы показали, как это можно сделать, если у вас есть специальный скрипт для удаления стоп-слов.

Что значит разобрать ваши слова? - Первый законкомик

Что значит разбирать ваши слова?

Разобрать слово означает разобрать его на составные морфемы.Напомним, что морфемы — это мельчайшие единицы языка, связывающие форму со значением или функцией. Разбор, как правило, производится на сложных словах, пришедших из латинского и греческого языков.

Что значит разобрать свои чувства?

Когда вы разбираете предложение, вы разбиваете его на части и тщательно анализируете каждый элемент. Вы также можете анализировать вещи, которые являются более личными. Вы можете тщательно проанализировать комментарии парня, в которого вы отчаянно влюблены, на предмет намека на то, что он разделяет ваши страстные чувства.

Что означает разбор предложения?

1a : разделить (предложение) на грамматические части и определить части и их отношения друг к другу. b : грамматически описать (слово), указав часть речи и объяснив словоизменение (см. значение словоизменения 2a) и синтаксические отношения.

Что такое синтаксический анализ wow?

Анализ — это число, которое вы получаете на основе вашего DPS по сравнению с другими игроками данного класса. Часто игроков оценивают по тому, насколько высок их номер и в какую цветовую группу они попадают.

Как вы выражаете чувства словами?

Как выразить свои эмоции словами

  1. Создайте среду, в которой вы сможете критически мыслить и обрабатывать информацию.
  2. Занимайтесь свободным письмом с ручкой и блокнотом.
  3. Используйте то, что вы написали, чтобы отточить то, что вам нужно выразить в одном предложении.
  4. Проанализируйте общую ситуацию и решите, нужно ли говорить то, что вы хотите сказать.

Как описать чувства словами?

Можно догадаться, что кому-то грустно или весело, но эмоции не всегда выражаются….Список описательных слов для эмоций.

Слова положительных эмоций Слова с отрицательными эмоциями Контекстно-зависимые слова
благодарный злой прием
блаженный разочарован спокойствие
довольный проблемный уверенно
восторженный глухой крутой

Почему синтаксический анализ важен?

По сути, синтаксический анализ необходим, поскольку разным сущностям нужны данные в разных формах.Синтаксический анализ позволяет преобразовывать данные таким образом, чтобы их могло понять конкретное программное обеспечение. Очевидным примером являются программы — они написаны людьми, но должны выполняться компьютерами.

Как использовать разбор в предложении?

Пример предложения с разбором Она сыграла ключевую роль в разработке галактического переводчика благодаря своим способностям анализировать и переводить языки. Затем он мог проанализировать их, чтобы извлечь необходимую информацию. Кроме того, эта функция не является реентерабельной (т. е. вы не можете анализировать две строки одновременно).

Что означает анализ?

глагол. активно осмысливать, осмысливать. Понимать в результате усилий, а не понимать интуитивно. Производное от компьютерного и лингвистического термина «анализ» для анализа данных или предложения на предмет структуры, содержания и значения.

Что такое синтаксический анализ TBC?

Smarter Parser от Аарона Рида

Описание

Понимает более широкий диапазон ввода, чем стандартный синтаксический анализатор, и может подсказать новым игрокам правильный синтаксис.

Теги парсер понимание

Документация

Глава: Введение Новичков в IF может разочаровать стандартный синтаксический анализатор, который предлагает мало инструкций и довольно жестко относится к типу входных данных, которые он принимает. После одной или двух запутанных ошибок многие новые игроки просто сдаются. Это расширение реагирует на различные распространенные формы неправильно понятого ввода, опробованные новыми игроками, как видно из сотен примеров расшифровок, собранных многими авторами IF на протяжении многих лет, и оба предлагают более полезные ответы, а также повторяют некоторые команды в более стандартной форме, обучая правильный синтаксис игрока, как он идет.Раздел: Установка и использование Smarter Parser запускается только тогда, когда ошибка парсера вот-вот должна быть напечатана; то есть, когда синтаксический анализатор отказался от попыток понять команду игрока. После стандартизации неправильно понятого ввода для упрощения сопоставления с образцом он просматривает все правила в новом своде правил, правилах Smarter Parser. В зависимости от результата правила команда может быть отклонена с более подходящим сообщением об ошибке или преобразована в более подходящую форму и повторно проанализирована. Поскольку Smarter Parser вмешивается только тогда, когда синтаксический анализ завершился неудачно, обычно вам не нужно беспокоиться о том, что он повлияет на ваши собственные существительные или глаголы.Например, в то время как Smarter Parser будет полезно реагировать на > ПОДСКАЗКА, если вы создадите свою собственную команду «подсказка», она будет иметь приоритет над Smarter Parser. Однако, поскольку Smarter Parser по-прежнему будет срабатывать, если игрок неправильно использует вашу команду таким образом, что она не будет проанализирована (например, набрав >HINT CASTLE, если ваша команда ожидает только HINT), вам следует просмотреть правила Smarter Parser ниже и изменить правила вывода или исключения из списка, которые могут помешать, а не помочь вашей собственной реализации.Раздел: Быстрые советы Если ваша история включает что-либо из следующего, вы, вероятно, захотите взглянуть на перечисленные правила в качестве отправной точки: беседа правило неудачных попыток связи нестандартное движение или команда «выход» правило куда я могу пойти где я правлю правило ненужного движения новые глаголы, требующие, чтобы вы сделали что-то «с» чем-то еще зачистка не удалась с правилом характерный рассказчик или синтаксический анализатор правило спрашивать кто ты (как минимум) любые команды на основе вопросов (кто, что, где и т. д.) правило задавать неразборчивые вопросы существительные с притяжательными формами, такие как «нос Боба» правило ненужных собственников Раздел: Тестирование В неизданной истории вы можете ввести PARSER, чтобы начать показывать имена совпавших правил Smarter Parser.Вы можете найти правило в этой документации, чтобы узнать, как его изменить или удалить. Раздел: Конфигурация Опытные игроки могут ввести NOVICE OFF, чтобы полностью отключить Smarter Parser, что улучшит скорость на более медленных платформах, или CORRECT OFF, чтобы отключить автоматический повторный анализ команд (вместо этого расширение рекомендует исправление, но фактически не отправляет его). Эти команды (вместе с UNDO) вводятся при первом запуске расширения. Если целевая платформа поддерживает файловый ввод-вывод, эта конфигурация сохраняется на диске и будет соблюдаться во всех проектах, использующих Smarter Parser версии 15 или новее, если они повторно запустить локально из того же каталога.Авторы также могут полностью отключить исправления или Smarter Parsing, возможно, временно для определенной последовательности или навсегда после того, как игрок прошел вступительную последовательность, с помощью следующих фраз: теперь включены исправления - false теперь включенный режим новичка является ложным Раздел: Стиль Сообщения Smarter Parser можно легко стилизовать иначе, чем обычные сообщения, добавляя до и после инструкции форматирования к фразам «как парсер» и «как обычно». Например, чтобы сообщения Smarter Parser отображались курсивом: Сказать как парсер: сказать курсивом.Сказать как обычно: сказать римский шрифт. Глава: Правила Раздел: Пустые строки Начинающие игроки часто нажимают Enter в пустой строке, которая обычно показывает сообщение «Прошу прощения?» Согласно теории, что игроки, вероятно, делают это, когда не уверены, что делать дальше, Smarter Parser сопоставляет пустые строки с LOOK, чтобы получить свежее описание окружения. Вы можете изменить команду на любую строку: Замена пустой строки "подождите". ...или восстановить поведение по умолчанию: *: Используйте обычные пустые строки.Раздел: Одинокие существительные Если игрок вводит только существительное, например >МЕЧ, мы рассматриваем это как >ИССЛЕДОВАТЬ МЕЧ. Удалять: *: Используйте обычное поведение одинокого существительного. Раздел: правило зачистки пунктуации Это правило пытается удалить лишние знаки препинания из ввода игрока, успешно анализируя такие команды, как >WAIT? или >(СЛУШАТЬ) . Он не печатает сообщения. Удалять: *: Правило удаления пунктуации не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: правило упрощения сокращений Чтобы упростить сопоставление шаблонов в более поздних правилах, это меняет такие вещи, как I'LL на I WILL.Он не печатает сообщения. Чтобы удалить (хотя обратите внимание, что это приведет к тому, что некоторые более поздние правила не будут распознавать сокращения): *: Правило упрощения сокращений не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: Правило Standardize can глаголов Точно так же это заменяет CAN, WOULD, WILL, SHOULD, MAY, DO и LIKE TO на _CAN. Это специальное слово упрощает последующее сопоставление с образцом. Он не печатает сообщения. Чтобы удалить (хотя обратите внимание, что это нарушит несколько последующих правил): *: Правило стандартизации глаголов can не указано в книге правил Smarter Parser.Раздел: правило куда я могу пойти Пытается помочь игрокам, которые, кажется, пытаются найти выходы, подбирая такие команды, как >КАКОЙ ПУТЬ ВЫХОД или >МОГУ Я УЙТИ. Чтобы изменить печатаемое сообщение, вставьте приведенный ниже блок кода и соответствующим образом измените текст в кавычках. *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила где я могу перейти к правилу "[как синтаксический анализатор] Движение обычно происходит по направлению компаса. Ввод ПОСМОТРЕТЬ - хороший способ сориентироваться. [как обычно]" Удалять: *: Правило «Куда я могу пойти» не указано в книге правил Smarter Parser.Раздел: знаки смешения правило Ищет шаблоны, указывающие на замешательство или разочарование игрока, в том числе >Я НЕ ЗНАЮ..., >WTF, >ТАК ЗАПУТАН, >А??, >ИНФОРМАЦИЯ, >КАК МНЕ..., >ДЕЙСТВИЯ и некоторые другие. Чтобы изменить сообщение парсера: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила знаки путаницы правило "[как синтаксический анализатор] Попробуйте ввести LOOK для описания вашего окружения. Любые направления указывают на выходы, которые вы можете использовать, набрав [пример направления].Некоторые из объектов, упомянутых в описании, возможно, заслуживают более пристального изучения с помощью такой команды, как EXAMINE [получить пример существительного]. Вы также можете ВЗЯТЬ или БРОСИТЬ некоторые вещи, ввести ИНВЕНТАРЬ, чтобы увидеть список того, что вы уже носите, ОТКРЫТЬ или ЗАКРЫТЬ контейнеры или двери и т. д. [как обычно]" Удалять: *: Правило признаков путаницы не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: Правило тонкостей раздевания Удаляет фразы PLEASE или CAN I (и их варианты) и повторно анализирует команду. Чтобы изменить сообщение парсера: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила Правило тонкостей зачистки «[как парсер] Вы можете просто указать свои команды напрямую.[как обычно]" Удалять: *: Правило тонкостей удаления не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: Правило обнажающих междометий Удаляет междометия для успешного анализа цветных команд, таких как >GET THE DAMN JAR или >WHERE IN THE HAD AM I, и выполняет повторный анализ без отображения сообщения об ошибке. Если это уменьшит команду до одного слова или без него, не выполняйте повторный анализ и не показывайте сообщение ниже. Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила правило удаления междометий "[как парсер] я думаю, что ваша команда включала междометие, но я не мог его понять.Попробуйте более прямо заявить о своем намерении [как обычно]». Удалять: *: Правило удаления междометий не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: Правило стандартизации глаголов Заменяет такие слова, как AM, WAS, WERE, HAVE BEEN на _BE, чтобы упростить последующее сопоставление с образцом. Чтобы удалить (хотя обратите внимание, что это нарушит несколько последующих правил): *: Правило стандартизации глаголов не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: правило спрашивать кто ты Реагирует на игроков, пытающихся обратиться к синтаксическому анализатору или рассказчику с помощью таких команд, как >КТО ТЫ, >КТО ГОВОРИТ, >КТО Я ГОВОРЮ и так далее.Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила спрашивая, кто вы, правило «[как синтаксический анализатор] Я синтаксический анализатор — я перевожу то, что вы вводите, в действия, которые ваш персонаж совершает в мире истории. пример направления], чтобы продвинуть историю. Попробуйте ввести [команда справки по умолчанию в верхнем регистре] для получения дополнительной информации. [как обычно]" Удалять: *: Правило вопроса о том, кто вы, не указано в книге правил Smarter Parser.Раздел: правило спрашивать, кто я Отвечает на вопрос >КТО Я? с пояснением и разбором как >ИССЛЕДУЙ МЕНЯ. Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила спрашивая, кто я, правило "[как синтаксический анализатор] Вы персонаж в этой истории. Обычно вы хотите сформулировать свой ввод как команды, а не вопросы. [если исправления разрешены верно] Я взял на себя смелость продемонстрировать ниже.[конец, если][как обычно]" Удалять: *: Правило вопроса о том, кто я, не указано в книге правил Smarter Parser.Раздел: вопрос, где я правлю Отвечает на вопрос >ГДЕ Я или пытается изучить локацию (>ОСМОТРИТЬ, >ИССЛЕДОВАТЬ КОМНАТУ, >ИСКАТЬ МЕСТО, >ЧТО В ОБЛАСТИ) с указателем на >СМОТРЕТЬ. Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила спрашивая, где я управляю "[как синтаксический анализатор] Чтобы получить описание вашего окружения, попробуйте ввести ПОСМОТРЕТЬ. [как обычно]" Удалять: *: Правило вопроса о том, где я, не указано в книге правил Smarter Parser.Раздел: правило удаления подробного вступления Повторно анализирует команды, содержащие ненужное введение, например >Я ИДУ НА СЕВЕР, >Можно ли взять мяч, >ДАВАЙ ПОДОЖДИМ, >Я ХОЧУ НАПАДАТЬ и так далее. Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила удаление подробного вводного правила «[как парсер] Вы можете просто начать свою команду с глагола. [как обычно]» Удалять: *: Правило удаления подробного вступления не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: правило задавать неразборчивые вопросы Отклоняет команды, которые выглядят как вопросы: все, что начинается с КТО, ЧТО, ГДЕ, ПОЧЕМУ, ЧТО, КАК или вариантов на МОГУ Я.Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила Правило задавать неразборчивые вопросы «[как парсер] Вы не можете задавать прямые вопросы игре. Введите команду глагол-существительное, такую ​​как ИЗУЧИТЬ [получить пример существительного], чтобы взаимодействовать с миром истории, или ПОСМОТРЕТЬ, чтобы получить описание вашего окружения. .[как обычно]" Удалять: *: Правило задавать неразборчивые вопросы не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: правило обнажающих наречий Повторно анализирует команду игрока после удаления некоторых из наиболее часто используемых наречий, включая МЕДЛЕННО, ОСТОРОЖНО, БЫСТРО, ТИХО и ГРОМКО.Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила Правило удаления наречий «[как синтаксический анализатор] Наречия обычно не нужны в интерактивной художественной литературе. [как обычно]» Удалять: *: Правило удаления наречий не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: правило утверждения Отклоняет команды, которые выглядят как утверждения, такие как все, что начинается с I, HE, SHE, IT, THIS, YOU или YOUR. Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила Правило создания утверждений "[как синтаксический анализатор] Пожалуйста, перефразируйте свою команду, чтобы она начиналась с повелительного глагола, например, ПОСМОТРЕТЬ.[как обычно]" Удалять: *: Правило создания утверждений не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: правило ненужного движения Отклоняет самые разные команды, которые выглядят как попытки переместиться в пределах одной комнаты, один из самых распространенных ходов новичков в IF, с мини-обучающим сообщением. Совпадающие команды включают команды, начинающиеся с таких фраз, как >ПЕРЕХОДИТЬ, >ОТДАТЬСЯ, >ВСТАТЬ РЯДОМ, >ВСТАТЬ ПЕРЕД, >ПОДХОДИТЬ К и так далее. Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила правило ненужного движения "[как синтаксический анализатор] Если вы можете видеть объект, вы обычно можете просто взаимодействовать с ним напрямую, не беспокоясь о своей позиции [если игрок чем-то окружен] (хотя, поскольку вы находитесь внутри или на чем-то, вы можете сначала нужно ввести EXIT)[end if].Попробуйте выполнить команду наподобие EXAMINE [получить пример существительного], чтобы рассмотреть что-то поближе [если количество sp_viable направлений не менее 1], ПОСМОТРЕТЬ, чтобы получить новое описание этого места, или направление, подобное [получить пример направления], чтобы двигаться в другое место.[иначе] или ПОСМОТРЕТЬ, чтобы снова отобразить описание этого места.[как обычно]" Удалять: *: Правило ненужного перемещения не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: правило удаления нечетких слов Отклоняет команды, содержащие расплывчатые слова, такие как КТО-ТО, ГДЕ-НИБУДЬ, НИКТО или ВСЕ.Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила Правило удаления нечетких слов «[как синтаксический анализатор] вам нужно быть более конкретным. Попробуйте ввести ПОСМОТРЕТЬ, чтобы получить описание вашего окружения. [как обычно]» Удалять: *: Правило удаления нечетких слов не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: правило удаления бессмысленных слов Отклоняет команды, содержащие хеджи, такие как ВСЕГДА, ПОЧТИ, ТАК или ПРОСТО, а также обычно бессмысленные последовательные или количественные слова, такие как СЕЙЧАС, СЛЕДУЮЩИЙ или БОЛЬШЕ, и повторно анализирует команду, если какие-либо слова остаются, в противном случае отклоняя ее.Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила Правило удаления бессмысленных слов «[как синтаксический анализатор] Большинство соединительных и сравнительных слов не нужны. [как обычно]» Удалять: *: Правило удаления бессмысленных слов не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: удаление не удалось с помощью правила Повторно анализирует команды, которые содержат ненужные дополнения, такие как >АТАКУЙТЕ МОНСТРА МОИМ МЕЧОМ, >ИДИТЕ НА СЕВЕР ПО ПУТИ, >КОСНИТЕСЬ КАМНИ, ИСПОЛЬЗУЯ КОНЧИК МОЕГО ПАЛЬЦА, и так далее.(Все, начиная со слова «с», удалено.) Если в вашей истории есть команда, которая законно использует «с», вы можете изменить сообщение, чтобы учесть это, или полностью удалить это правило. Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила удаление не удалось с правилом «[как парсер] вам не всегда нужно указывать, с чем вы что-то делаете. [как обычно]» Удалять: *: Удаление не удалось с правилом, не указанным в книге правил Smarter Parser.Раздел: правило герундия Если входные данные содержат форму герундия нескольких распространенных команд ЕСЛИ, таких как LOOKING, GOING, PUSHING и т. д., удаляет «ing» и выполняет повторный анализ. Наиболее полезно в сочетании с другими правилами; то есть наряду с «удалением бессмысленных слов» позволяет успешно понять команду типа >TRY WAITING. Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила нет правила герундия "[как синтаксический анализатор]Используйте глаголы в командной форме настоящего времени.[как обычно]" Удалять: *: Правило герундия не указано в книге правил Smarter Parser.Раздел: правило ненужных притяжательных состояний Если команда игрока включает в себя внутреннее нераспознанное слово, оканчивающееся на апостроф s, удалите это слово и повторите анализ. Это работает, потому что внутреннее слово, скорее всего, будет притяжательным в такой команде, как >GET BOB'S JACKET; если история не распознает слово BOB'S, мы можем предположить, что это не будет полезным словом для устранения неоднозначности, и вместо этого попробовать просто >GET JACKET. Мы ограничиваем наш поиск внутренними словами, чтобы исключить различные контексты, такие как >BOB'S A JERK или >GET APPLE'S.Это правило не печатает сообщения. Удалять: *: Правило ненужных притяжателей не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: понятно насколько правило Если синтаксический анализатор понял команду игрока до определенного момента, а слова до этого момента выглядят как стандартная команда ЕСЛИ, попробуйте удалить лишнее и выполнить повторный разбор. Это позволяет работать таким командам, как >ВЗЯТЬ МЯЧ, Я ДУМАЮ, >ОБСМОТРИТЬ КОМНАТУ или >УБИТЬ ТРОЛЛЯ В УЖАСЕ. Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила удаление ненужного правила дополнения «[как синтаксический анализатор] я понял только первую часть этого [если исправление включено верно] - все равно пытаться [конец, если].[как обычно]" Удалять: *: Понято насколько правило не указано в книге правил Smarter Parser. Раздел: правило неудачных попыток связи Если человек находится рядом с игроком и набрал одно из нескольких распространенных слов приветствия, включая ПРИВЕТ, ПРИВЕТ, ПРИВЕТСТВУЙТЕ, ГОВОРИТЕ... и т. д., отклоните команду и напечатайте сообщение, указывающее на правильные команды разговора. Обратите внимание, что если в вашей истории есть диалоговая система, вы почти наверняка захотите заменить это сообщение чем-то, адаптированным для вашей игры, или полностью удалить правило.Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила правило неудачных попыток связи "[как синтаксический анализатор] Если вы пытаетесь поговорить с кем-то, вы можете попробовать СПРОСИТЬ [пример получения человека] О чем-то, традиционный синтаксис разговора. Введите [команда справки по умолчанию в верхнем регистре], чтобы увидеть, если это история предлагает более подробные инструкции для разговора. [как обычно]" Удалять: *: Правило неудачных попыток связи не указано в книге правил Smarter Parser.Раздел: правило слишком большого количества слов Если ни одно из предыдущих правил не совпало, а команда игрока состоит из более чем шести слов, отклоните ее с подсказкой, чтобы попробовать более короткие команды. Чтобы изменить сообщение: *: Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила Правило слишком большого количества слов «[как синтаксический анализатор] Вы набрали довольно длинную команду, и я не понял ее. Лучше придерживаться более простых вещей, таких как TAKE [получить пример существительного]. [как обычно]» Удалять: *: Правило слишком большого количества слов не указано в книге правил Smarter Parser.Глава: Расширенные возможности Раздел: Изменение способа представления повторного анализа игроку Чтобы изменить текст, используемый для кадрирования повторно проанализированных команд, а также уведомления о первом появлении автоисправлений и более умного сообщения синтаксического анализатора, просто переопределите одну из следующих фраз в своем собственном исходном коде (текст, показанный здесь, является поведением по умолчанию): Чтобы отобразить введение активных исправлений: say "[разрыв строки][как синтаксический анализатор]Повторная попытка:[как обычно][разрыв строки]"; Для отображения введения неактивных исправлений: сказать "[как синтаксический анализатор] Вы можете попробовать: [как обычно]".Чтобы отобразить инструкции по исправлению: say "[разрыв абзаца][как синтаксический анализатор]Введите UNDO, если это не то, что вы хотели сделать, или CORRECT OFF, чтобы остановить автоматическое исправление команд.[как обычно]"; Чтобы отобразить инструкции для новичка: сказать "[разрыв строки][как синтаксический анализатор]Чтобы полностью остановить эти сообщения, введите NOVICE OFF.[как обычно]". Более утилитарны, но также доступны для замены при необходимости: Чтобы отобразить объяснение правила (пояснение - текст): сказать "[пояснение][перерыв пояснения команды]".Чтобы отобразить команду возрождения: сказать ">[reborn команда в верхнем регистре]". Раздел: Примеры по умолчанию Ряду встроенных сообщений нужны примеры вещей, людей или указаний. Прилагаются некоторые усилия, чтобы найти разумные варианты из близлежащей среды, но если ничего не совпадает, расширение использует резервные варианты по умолчанию, которые можно изменить таким образом (опять же, значения по умолчанию ниже): Пример существительного по умолчанию — «цветок». Примером человека по умолчанию является «Джон». Пример направления по умолчанию — север.Несколько обучающих сообщений побуждают игрока набирать стандартную ИНФОРМАЦИЮ, чтобы получить дополнительную помощь или информацию об игре. (Если в вашей игре нет команды ABOUT, Smarter Parser напечатает некоторый общий текст инструкций, если игрок попробует его.) Вы можете изменить указанную команду, если ваша игра предоставляет что-то другое: Команда справки по умолчанию — «подсказка». Раздел: Создание собственных правил Вы можете добавить новые правила Smarter Parser, чтобы соответствовать дополнительным шаблонам неправильно понятого ввода.Smarter Parser использует регулярные выражения для индексированной текстовой переменной «отклоненная команда» для сопоставления с шаблонами. В главе «Расширенный текст» документов Inform есть хорошее руководство по использованию регулярных выражений, если вы с ними не знакомы. Правила Smarter Parser могут дополнительно изменять второй проиндексированный текст, «команду возрождения», и могут иметь один из четырех результатов: повторить команду (успешно) повторить команду без объяснения причин (успешно) отклонить команду (сбой) нет соответствия (по умолчанию) Если совпадений нет, будет проверено следующее правило в книге правил и так далее.Если никакие правила Smarter Parser не совпадают, ответственность за печать ошибки возвращается парсеру по умолчанию, как если бы Smarter Parser не запускался. Однако для любого исхода, отличного от значения по умолчанию, правило должно сначала вызвать фразу: определить ошибку как (имя правила сопоставления) Во всех случаях, кроме «без пояснений», расширение ищет идентифицированное правило в таблице сообщений Smarter Parser, которая имеет два столбца, «имя правила» и «сообщение», и отображает связанный текст, объясняющий природу сообщения. проблема.Стилистически сообщения Smarter Parser должны не только объяснять, что пошло не так, но и пытаться предложить лучшую команду или объяснить что-то о модели мира IF, что приведет игрока к более полезному вкладу в будущем. Допустимо отсутствие соответствующего сообщения об ошибке, и в этом случае ничего не печатается. С двумя результатами «повторно обработать команду» и если «исправление включено» равно true, расширение затем принимает значение «перерожденной команды» и снова начинает анализировать, как если бы игрок набрал эту команду.Вариант «без объяснения» сделает это без вывода объяснения, что полезно для очень простых или очевидных исправлений, таких как неуместная пунктуация. Вот пример правила Smarter Parser, которое отклоняет команду: Более умное правило парсера (это правило признаков разочарования): если отвергнутая команда соответствует регулярному выражению "(глупый|ненависть|глупый|скучный|wtf)": определить ошибку как признаки фрустрации правила; отклонить команду. Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила правило признаков разочарования "[как синтаксический анализатор] Вы знаете, что есть команда ПОДСКАЗКИ...[как обычно]" И вот тот, который перерабатывает: Более умное правило синтаксического анализатора (это правило формального адреса удаления): если отклоненная команда соответствует регулярному выражению "(sir|ma'am)": заменить текст регулярного выражения, соответствующий подвыражению 1 в команде reborn, на ""; определить ошибку как удаление правила формального адреса; повторите команду. Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила удаление формального правила адреса "[как синтаксический анализатор] Не нужно быть слишком вежливым.[как обычно]" Раздел: Ярлыки для новых правил Есть несколько встроенных фраз для упрощения общих шаблонов при создании правил Smarter Parser. Одним из них является проверка соответствия шаблону и, если да, удаление его из команды игрока. Это можно сделать с помощью фразы «зачистка (регулярное выражение) плодотворна». Приведенный выше пример «правила удаления формальных адресов» можно было бы переписать следующим образом: Более умное правило синтаксического анализатора (это правило формального адреса удаления): если раздевание "(сэр | мэм)" плодотворно: определить ошибку как удаление правила формального адреса; повторите команду.По умолчанию все эти фразы останавливаются на границах слов, поэтому приведенное выше не будет соответствовать слову «sirrah». Мы можем переопределить это или ограничить поиск, чтобы он соответствовал только началу отклоненной команды, с этими двумя вариантами фразы: если удаление "регулярных выражений" плодотворно, даже внутри слов если зачистка "regex" плодотворна, только с самого начала Точно так же мы можем проверить, содержит ли отклоненная команда определенное регулярное выражение (без изменения команды) с помощью этой сокращенной фразы и ее вариантов: если ввод содержит "регулярное выражение" если ввод начинается с "regex" если ввод заканчивается на "регулярное выражение" Мы также можем добавить суффикс «даже внутри слов» к любой из этих трех фраз для поиска за границами слов.Наконец, есть гораздо более быстрая альтернативная версия фразы «ввод начинается с», которая работает, если вы просто хотите сопоставить отдельные слова в начале команды и не нуждаетесь в сложной обработке регулярных выражений. Это: если простой ввод начинается со слова "слово" если input simple начинается с "(one|of|these|words)" Правила Smarter Parser проверяются в порядке, определенном в исходном коде, что означает, что любые новые определяемые вами правила будут в конце встроенного набора. Вы можете использовать стандартный синтаксис переупорядочивания правил, чтобы настроить это: Правило удаления формальных адресов указано перед правилом удаления бессмысленных слов в правилах Smarter Parser.Последнее замечание: проверка регулярных выражений выполняется медленно, поэтому добавление правил до бесконечности не всегда является хорошей идеей. Замедление происходит только тогда, когда игрок вводит непонятный ввод, но имейте в виду, что это может быть довольно частым для новых игроков, многие из которых могут воспроизводить вашу историю в медленном интерпретаторе, таком как веб-среда на основе Javascript. Глава: Разное Раздел: Нет правил по умолчанию Вы можете удалить все встроенные правила, добавив параметр использования: Используйте пустой свод правил Smarter Parser.Раздел: Переопределение настроек игрока Если автор делает что-то уникальное с помощью Smarter Parser и хочет переопределить настройки игрока, сохраненные во внешнем файле, он может просто использовать правило «когда начинается игра», чтобы установить «исправления включены» или «режим новичка включен» в желаемое логическое значение. . Раздел: Совместимость Smarter Parser заменяет подпрограмму клавиатуры I6, позволяя заменять пустые строки, что может создавать проблемы совместимости с другими расширениями, заменяющими эту подпрограмму (например, Undo Output Control от Эрика Темпла).Если вы не хотите заменять клавиатуру, вы можете использовать более простую реализацию для работы с пустыми строками, добавив пустой раздел, заменяющий соответствующий код: Раздел — вернуться к простым пустым строкам (вместо Раздела — Ничего не введено, расширенная версия в Smarter Parser от Аарона Рида) Более простая версия не может иметь специального глагола (он всегда ВЫГЛЯДИТ) и действует как команда из другого мира (время не проходит). Раздел: Баги Автор постоянно стремится улучшить это расширение.Если у вас есть какие-либо проблемы с Smarter Parser или предложения по улучшению в будущем, свяжитесь со мной через мою учетную запись gmail, aareed или на форуме intfiction.org. Пример: * Caverns and Kobolds — крошечный сценарий для проверки неправильно понятого ввода. *: «Пещеры и кобольды» Включите Smarter Parser от Аарона Рида. Жуткая пещера — это комната. Светящийся меч находится в Жуткой пещере. Темный туннель находится к северу от Жуткой пещеры. Пыльный череп находится в Dark Tunnel. Кобольд — мужчина в Туннеле. Кобольд держит копье.Более разумное правило синтаксического анализатора (это правило, запрещающее говорить): если ввод содержит "\w\d+\w": определить ошибку как правило, запрещающее произносить слова; отклонить команду. Более умное правило синтаксического анализатора (это правило формального адреса удаления): если раздевание "(sir|maam)" плодотворно: определить ошибку как удаление правила формального адреса; повторите команду. Более умное правило парсера (это правило признаков разочарования): если ввод содержит "(глупый|черт|идиот|ненависть)": определить ошибку как признаки фрустрации правила; отклонить команду.Правило удаления формального адреса указано первым в правилах интеллектуального синтаксического анализатора. Таблица сообщений Smarter Parser (продолжение) сообщение с названием правила запрещено говорить на словах: «Эта история требует от вас правильного правописания и грамматики». отмена правила формального адреса «О, пожалуйста, мы не останавливаемся на титулах здесь». Правило признаков разочарования: «Если вы чувствуете разочарование, вы всегда можете СОХРАНИТЬ и вернуться позже». Проверьте меня с помощью "ub4r l33t / новичок выключен / кто я? / новичок включен / кто я??? / меч / я посмотрю на меч / куда мне идти / что мне тогда делать?? / я я в таком замешательстве / подхожу к мечу / попробуй поискать / пожалуйста, возьми меч, сэр / брось чертов меч / черт возьми / кто ты такой / осмотрись вокруг / я хочу взять меч / почему небо голубое / иди куда-нибудь / осторожно иди на север / в любом случае осмотрись / ты очень высокий / привет / возьми копье кобольда / коснись потолка / коснись черепа ногой / подожди немного / ну, похоже, я начинаю соображать" .Пример: * Стресс-тест — большой архив пограничных случаев и фактических непонятых входных данных новичка. Не все из них перехвачены Smarter Parser, но включены, чтобы гарантировать, что расширение не делает вещи менее ясными (или для быстрого профилирования тысяч вызовов регулярных выражений). *: "Стресс тест" Включите Smarter Parser от Аарона Рида. Сцена – это комната. Меч находится в стадии. Кошка — животное мужского пола в Стадии. Куб — это фиксированная опора в Stage. Понимайте "Молли" как кошку. Боб — человек на сцене.Яблоко находится в стадии. К востоку от сцены находится изолятор. К северу от изолятора находится камера. Заключенный – человек в камере. Собака - животное в клетке. К северу от Cell находится фойе. Сьюзан и барристер — женщины в фойе. Мистер Алерик Честерворт и премьер-министр находятся в фойе. Платформа представляет собой фиксированную опору в фойе. Болт является частью платформы. Стеклянная чаша представляет собой прозрачную закрытую не открывающуюся емкость. Это часть платформы. В стеклянной чаше находится отвертка.Толпа является фоном в фойе. Апельсин в фойе. Ниша находится внутри от фойе. Сплинвордс — это направление. Противоположностью селезенке является ливерная колбаса. Ливерная колбаса – это направление. Противоположностью ливерной колбасе является селезенка. Почечная комната находится в направлении селезенки от фойе. Сцена находится к востоку от комнаты почек. проверить пунктуацию с "? / получить меч и кот / х кот; х меч: х куб? х я / ~подожди / подожди* / получить (кошка) / (получить кота / * / ???смотрите / !!?!!! / смотри??иди на север / на север???!".Тестовые примеры с «кто ты/привет/е/кто ты/привет/н/кто ты/привет/привет/н/кто ты/кто ты/привет/привет/привет/в/кто ты/ наружу/в сторону селезенки/кто ты/кто ты/кто ты». Стандартизируйте тест с помощью «кто там / кто там / с кем я говорю / кто вы / я пойду на север / с кем я разговаривал» проверить, где с "куда / я могу идти / в каком направлении я должен двигаться" запутанность теста с «Я запутался / как я могу играть / что мне делать» проверить тонкости с "пожалуйста, иди на север / я могу прыгнуть / пожалуйста, иди / пожалуйста / пожалуйста, пожалуйста / пожалуйста, пожалуйста, пожалуйста, посмотрите, пожалуйста, подождите, пожалуйста".тестовые междометия с «какого черта / кто ты, черт возьми, / возьми гребаный меч / дерьмо / ты дерьмо / это яйца / во имя бога, беги» проверить разочарование с помощью «покончить с собой / ты тупой / я ненавижу это / пошел ты / иди к черту / умри в огне / ДЕБИЛ / что, черт возьми, это такое?» проверочные слова с «один два три четыре пять / один два три четыре пять шесть / один два три четыре пять шесть семь / подожди. подожди. подожди. подожди. подожди. / подожди и подожди и подожди и xyzzy». проверить кто с помощью «кто ты? / кто это сказал / с кем я разговариваю / с кем я разговаривал / кто там / кто говорит / кто это говорит».проверить кого с помощью «кто я? / кем я должен быть?» проверить, где я нахожусь / посмотреть на комнату / осмотреться / поискать / что это за место / посмотреть в комнате». тестовые вопросы со словами «что мне делать/кто этот человек/где меч/почему я в это играю/какой меч мне выбрать/как решить эту головоломку/должен ли я идти на север?». тестовое вступление со словами «я хочу на север / я иду на север / я возьму меч / я подожду / я постараюсь подождать / я хотел бы послушать / могу ли я получить меч / попробуй слушать/попробовать послушать/попробовать пойти на север/должен ли я остановиться/пойдем на запад/я думаю, нам нужно идти на запад».тестовые утверждения с «Я счастлив / Я могу все / Я не забочусь о тебе / Он сумасшедший / Она птица / Это естественно / Это интересно / У тебя проблемы / Твоя ширинка расстегнута». тестовые наречия с «иди осторожно на север / найди муху / найди лиру / посмотри на лизандра / посмотри на пиггливигглс / погладь молли / дай молли немного сливок / где молли / черт возьми, это весело / правда / правда, я серьезно / это ужасно опасно / небрежно погладить кошку / думать локально, а не глобально / бежать очень быстро / бежать очень быстро / осторожно бежать на север».тест movewithin с «приблизиться к кошке/отойти от кошки/встать рядом с кошкой/встать перед кошкой/подойти к кошке/подойти к кошке/пройти рядом с кошкой/пройти под кошку/отойти подальше/забраться внутрь кошки» / забраться на кошку / обойти кошку". расплывчатый тест с «кто-нибудь слушает / есть кто-нибудь там / всех бери / меня никто не любит / иди куда угодно / иди куда-нибудь / сюда». тест бессмысленный с «все равно возьми кошку / вместо этого иди на север / очень осторожно нападай на кошку / иди почти на север / так что просто слушай сейчас / следующая попытка подожди / иди немного дальше».Понимайте «атаковать [что-то] с помощью [чего-то]» как таргетинг. Таргетинг — это действие, применяемое к двум вещам. Выполните нацеливание: скажите: «Вы нацеливаетесь на [существительное] с помощью [второго существительного]». test failedwith с "достать кота руками/достать кота терпением/достать кота с помощью мозга/достать кота с помощью ног/достать кота с помощью рук/убить кота мечом/убить кота мушкетоном/напасть на кота с помощью/напасть на кота грабитель / атакующий кот с забором / атакующий кот с мечом». проверить окружение с помощью «посмотреть на землю / сесть на пол / пойти налево / подняться над кошкой / коснуться потолка / вперед / посмотреть назад / изучить небо» тестовое тело с «взять Боба за руку / ударить Боба кулаком / встать на колени / разрезать запястья / поцеловать язык / коснуться Боба грудью / подстричь Бобу ногти» проверить одежду с помощью «снять рубашку / снять нижнее белье / развязать обувь / завязать галстук / расстегнуть ремень» тестовые притяжательные с «x апельсин Сьюзен / чудак Сюзан / получить апельсин / получить козла алерика / изучить адвоката Сьюзен» тестировать новичков с помощью «говорить с кошкой / говорить с кошкой / шлепать кошку / проклятая кошка / ждать кота / звать кота / оставаться здесь с котом / привет, кот / пока / получить яблоко, кот / поздороваться / йоу / сказать коту, чтобы он спросил меня о яблоко / кот, в чем проблема? / ударь меня, кот / Где кот / я готов драться! / что дальше? / почему бы и нет / кто кот / кто там / голос снаружи беспокоит меня / пожалуйста помоги мне / кто рядом / что в комнате / что это / что ты хочешь, чтобы я сделал? / мне нужно идти домой / что ты имеешь в виду / что случилось / поговорить с кошкой / хм / какое яблоко / что это яблоко / кто / войти / встать / выйти \ / вернуться / лечь / выйти на улицу / выйти на сцену / выйти на улицу / двигаться / вправо / покинуть комнату / выйти на сцену / выйти на улицу / перепрыгнуть через яблоко / пройти яблоко / перейти к яблоку / перейти к яблоку / положить яблоко на землю / изучить яблоко на полу / найти яблоко / посмотреть комнату / выйти направо / сесть яблоко / лечь на сцену / лечь на пол / лечь на яблоко / подойти к яблоку / бежать на восток / пройти через дверь /использовать дверь/открыть do орс / выход из двери / посмотреть налево / спать на яблоке / смотреть за яблоком / спрыгнуть вниз / вернуться / переместить яблоко / вернуться назад / взобраться на яблоко / уйти / сесть / посмотреть наружу / выйти из двери / войти в дверь / выйти из яблока / следовать за котом /help' / get appl / lsk s / take gold ap / wati / \ asdf / ;apple / looka ta apple / gt apple / dfsdf / waiyt / help0 / 0 / 'exit' / goodbuy / get apepl / look / udno / zlook / ook / poop / smile / ok / не стесняйтесь / смейтесь / покончить с собой / задохнуться и умереть от яда / исследовать / убить себя / lol / умереть / самоубийство / крик / ковырять в носу / l33t hax0r skillz / пожимать плечами / слышать / круто / ради всего святого, дай мне мое яблоко / скажи, может быть, я смогу съесть его позже / возьми фляжку / оближи себя / вздремни / ... / закрой глаза / ищи землю / блин / хорошо / привет / убей меня яблоком / убей меня / убей себя / посмотри яблоко / возьми это яблоко / используй яблоко / послушай яблоко / брось яблоко / сделай яблоко / подними яблоко / положить яблоко обратно / бросить яблоко / посмотреть информацию / взять яблоко / бросить яблоко / больше / принести яблоко / проглотить яблоко / посмотреть яблоко / взять яблоко / посмотреть на яблоко / осмотреть яблоко / увидеть яблоко / поднять яблоко / держать яблоко / положить на яблоко / потрогать яблоко / положить руку на яблоко / подумать об яблоке / лечь в яблоко / пройтись по яблоку / надеть яблоко / нести яблоко / использовать яблоко на кошке / бросить яблоко в стену / взять и уйти / пожалуйста, возьмите / слушайте больше / слушайте тогда/брать много/смотреть/подробная инструкция/какие там действия/какие команды доступны/не понимаю" проверить все с помощью «проверить пунктуацию / проверить стандартизировать / проверить где / проверить путаницу / проверить тонкости / проверить междометия / проверить разочарование / проверить слова / проверить, кто / проверить кого / проверить где / проверить вопросы / проверить введение / проверить утверждения / проверить наречия / проверить двигаться внутри / тест расплывчатый / тест бессмысленный / тест провален с / тест окружения / тест тела / тест новичков / тест одежды / тест собственников».

Leave a Reply