• 04-06-2024, 22:06:25
    #1
    Ücretsiz Konuyla İlgili Anahtar Kelime Üretici 30-35 Kelime
    Bu gözler neler gördü
    Bu siteyi yıllar önce keşfetmiştim. Burada herkesin emeği var herkes ekmek peşinde. Ama internette ücretsiz bulunan programlarıyla parayla satmaya kalkarsanız orada Mertkan baba devreye girer. Burada sizlere gayet basit bir programı anlatacağım. Bu program girilen anahtar kelime ve konuyla ilgili anahtar kelimeler üretiyor. SEO için lazım olan tüm kardeşlerime hayır olsun. Sadece dua bekleriz.
    Gücünü ücretsiz ve açık kaynak olan Bert yapay zekasından alır. Bunu bile bir site olarak kodlasak deli para kazanırız. Ama mesele para değil, mesela kardeşlik ve hayır. Her gün elimden gelse de paylaşabilsem değişik programları.
    -
    Lütfen lazım olan istediğiniz programları burada belirtin.
    -
    Yüklenmesi gereken modüller:

    pip install transformers
    pip install torch
    pip install nltk

    import torch
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
    from nltk.corpus import stopwords
    import nltk
    
    
    nltk.download('stopwords')
    
    
    stop_words = set(stopwords.words('turkish'))
    
    
    model_name = "dbmdz/bert-base-turkish-cased"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)
    
    def get_related_keywords(main_keyword, context, num_keywords=50):
        
        masked_sentence = f"{context} {main_keyword} [MASK]"
        
        
        inputs = tokenizer(masked_sentence, return_tensors="pt")
        mask_token_index = torch.where(inputs["input_ids"] == tokenizer.mask_token_id)[1]
        
        
        with torch.no_grad():
            outputs = model(**inputs)
        
        logits = outputs.logits
        mask_token_logits = logits[0, mask_token_index, :]
        
        
        top_k = torch.topk(mask_token_logits, num_keywords, dim=1).indices[0].tolist()
        
        related_keywords = []
        for token in top_k:
            word = tokenizer.decode([token]).strip()
            if word.lower() not in stop_words and word.isalpha():
                related_keywords.append(f"{main_keyword} {word}")
        
        return related_keywords
    
    
    main_keyword = input("Anahtar kelimeyi girin: ")
    
    context = input("Konu girin: ")
    
    
    related_keywords = get_related_keywords(main_keyword, context)
    
    
    print(f"{main_keyword} ve {context} ile ilgili anahtar kelimeler:")
    for kw in related_keywords:
        print(kw)
  • 04-06-2024, 22:17:15
    #2
    İşte forum kültürü geri döndü eline sağlık hocam