Extractor de palabras clave
Pega un artículo, la descripción de un producto o unas notas para sacar las palabras y frases que más importan. Elige RAKE para frases clave de varias palabras o TF-IDF para términos distintivos, y copia los resultados como lista o CSV.
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Cómo usar Extractor de palabras clave
- Pega tu texto: un artículo, el texto de una página, una transcripción o un conjunto de reseñas. Los textos más largos dan mejores resultados.
- Elige un método: RAKE para frases clave, TF-IDF para términos que destacan en partes del texto o Frecuencia para conteos simples.
- Elige qué mostrar: palabras sueltas, frases o ambas, y cuántos resultados.
- Afina con stop words personalizadas, longitud mínima de palabra y agrupación de plurales.
- Copia o exporta las palabras clave como lista, etiquetas separadas por comas o un archivo CSV.
Cómo puntúan las palabras clave los tres métodos
| Método | Fórmula | Ideal para |
|---|---|---|
| RAKE | puntuación de palabra = grado ÷ frecuencia; puntuación de frase = suma de las puntuaciones de sus palabras, multiplicada por 1 + ln(apariciones) | Frases clave descriptivas de varias palabras, etiquetas, títulos |
| TF-IDF | (conteo ÷ total de palabras) × (ln((N + 1) ÷ (df + 1)) + 1), con una bonificación del 50% por cada palabra extra de una frase | Temas distintivos en textos largos con varias secciones |
| Frecuencia | conteo, con una bonificación del 25% por cada palabra extra de una frase | Vista rápida de las palabras de contenido más usadas |
En RAKE, la frecuencia de una palabra es en cuántas frases candidatas aparece y su grado es la longitud total de esas frases, así que una palabra que aparece sobre todo dentro de frases más largas puntúa más. En TF-IDF, N es el número de documentos (párrafos, u oraciones cuando hay menos de tres párrafos) y df es cuántos de ellos contienen el término. Las puntuaciones de la tabla se muestran en relación con el primer resultado (100).
Ejemplo resuelto
Toma la oración “Home solar panels lower electricity bills; solar panels need little maintenance.” Las stop words, los verbos generales (lower, need) y la puntuación la dividen en las frases candidatas home solar panels, electricity bills, solar panels y little maintenance. “solar” aparece en 2 frases cuyas longitudes suman 3 + 2 = 5, así que su puntuación es 5 ÷ 2 = 2.5; “panels” también puntúa 2.5 y “home” puntúa 3 ÷ 1 = 3. Por tanto, la frase home solar panels puntúa 3 + 2.5 + 2.5 = 8, por delante de solar panels con 5 (antes del pequeño impulso por frases repetidas).
Consejos para obtener mejores palabras clave
- Usa al menos unos cuantos párrafos. Las puntuaciones estadísticas no son fiables con una sola oración corta.
- Añade stop words de tu ámbito, como tu marca o palabras como “página” y “clic” que aparecen en todas partes pero no dicen nada del tema.
- Sube la longitud mínima de palabra a 4 cuando palabras cortas como “use” o “set” llenan la lista.
- Compara métodos. Las palabras clave que quedan arriba tanto en RAKE como en TF-IDF suelen ser las mejores candidatas para etiquetas y meta keywords.
Preguntas frecuentes
¿Cómo funciona el extractor de palabras clave?
Divide tu texto en palabras, elimina las stop words como “the”, “and” y “with” y puntúa lo que queda. RAKE puntúa las frases según la frecuencia de sus palabras y con cuántas otras palabras aparecen; TF-IDF puntúa los términos que son frecuentes en general pero se concentran en algunos párrafos; Frecuencia simplemente cuenta.
¿Qué es RAKE?
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) trata las secuencias de palabras entre stop words y signos de puntuación como frases candidatas. Cada palabra recibe una puntuación de grado ÷ frecuencia, donde el grado cuenta las palabras junto a las que aparece, y la puntuación de una frase es la suma de las de sus palabras. Las frases más largas y específicas suelen quedar arriba.
¿Qué es TF-IDF?
TF-IDF multiplica la frecuencia del término (cuántas veces aparece) por la frecuencia inversa de documento (lo raro que es entre documentos). Aquí cada párrafo, o cada oración si hay menos de tres párrafos, cuenta como un documento, así que los términos frecuentes pero que aparecen en todas partes puntúan menos que los que definen secciones concretas.
¿Qué método debo usar?
Usa RAKE para encontrar frases clave descriptivas para etiquetas, títulos o resúmenes. Usa TF-IDF para encontrar los temas distintivos de un documento largo con varias secciones. Usa Frecuencia cuando solo quieras las palabras de contenido más usadas.
¿En qué se diferencia de un comprobador de densidad de palabras clave?
Un comprobador de densidad cuenta cuántas veces aparecen unas palabras dadas para que puedas revisar el equilibrio SEO. Un extractor de palabras clave clasifica qué palabras y frases describen mejor el texto, incluso las que aparecen solo unas pocas veces.
¿Funciona con idiomas distintos del inglés?
La división en palabras funciona con cualquier idioma que use espacios, pero la lista de stop words integrada está en inglés. Para otros idiomas, añade palabras comunes en el cuadro de stop words personalizadas para obtener resultados más limpios.
¿Se prueban todas las herramientas de FreeToolCabin para comprobar su calidad y precisión?
Sí. Cada herramienta del sitio pasa pruebas automáticas en navegadores reales para comprobar que el resultado es correcto y que no hay errores. Si encuentras un fallo o tienes una sugerencia, escríbenos a [email protected] y lo revisaremos.