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使用Python进行SEO的自然语言处理简介

对于SEO专业人员而言,自然语言处理(NLP)变得比以往更加重要。

至关重要的是,开始建立技能,使您为我们周围发生的所有惊人变化做好准备。

希望本专栏能够激励您入门!

我们将在从头开始构建简单知识图的同时学习实用的NLP。

当Google,Bing和其他搜索引擎使用知识图谱对知识进行编码并丰富搜索结果时,有什么比构建知识更好的方法来了解它们呢?

具体来说,我们将自动从Search Engine Journal XML网站地图中提取有用的事实。

为了做到这一点并使事情简单和快速,我们将从XML网站地图的URL中提取文章标题。

我们将从标题中提取命名实体及其关系。

最后,我们将建立一个功能强大的知识图并可视化最流行的关系。

例如:

“必应发布19跟踪地图”,很可能是“必应发布covid-19跟踪地图”。

另一个是“ Snapchat推出广告认证计划。”

这些事实以及超过一千的事实被自动提取并分组!

让我们一起玩吧。

这是技术计划:

我们将获取所有搜索引擎期刊XML网站地图。

我们将解析URL,以从条中提取标题。

我们将从标题中提取实体对。

我们将提取相应的关系。

我们将在Colab中构建一个知识图并创建一个简单的表单,以可视化我们感兴趣的关系。

提取所有搜索引擎期刊XML网站地图

最近,我与The Media Supermarket的Elias Dabbas进行了启发性的交谈,并了解了他为营销人员设计的出色Python库:advertools。

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