Extracció de paraules clau
IPER usa Bé
Models 579
Sense marca d' aigua
No cal signar-up
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Paraules clau extretes
Opcions avançades
Resultat
Els Torken s'han quedat sense sortida.
Obtén més Torken
❤️ Love Free.ai? Tell your friends!
Signen per obtenir un enllaç de referència i guanyen 25.000 fitxes per amic.
Vols més?
Signa lliure: 30.000 fitxes/ dia
Signa lliure
S' està processant la vostra petició...
Extraieu paraules clau de qualsevol text amb l'AI lliure. El SEO i l'anàlisi de continguts han fet fàcil.
Com usar- lo Extracció de paraules clau
1
Introduïu l' entrada
Escriu text, puja un fitxer o descriu el que vulguis. No cal compte.
2
Generació de clic
El nostre processos IA en segons que s' usen els millors models de codi obert.
3
Descarrega i comparteix
Baixeu, copieu o compartiu el vostre resultat. Lliure per a ús personal i comercial.
Usa aquesta eina mitjançant l' API
Automatitza aquesta eina del vostre propi codi. Els costos OpenAI- compatible amb el punt d' acabament, l' autenticació Beer- token, sense necessitat extra de SDK. Perken coincideixen amb la interfície web.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this: ..."}]}'Eines de lliure IA relacionades amb la IA
Extracció de paraules clau - FAQ
Extracts the most meaningful words and phrases from any long-form text (article, blog post, transcript, product description). Five extraction modes: (1) SEO keywords with search-intent tagging, (2) high-level topics + themes, (3) named entities - people/places/organizations, (4) tag-style lowercase-hyphen-joined tags, (5) academic index terms. Results scored 0-100 by TF-IDF, raw frequency, or semantic relevance. Export as CSV, TXT, or JSON.
Yes - a 1,500-word article extracts in ~350 tokens on the default Qwen 3 30B model, comfortably inside the 6,000 anonymous or 30,000 signed-up daily pool. No sign-up required for your first extraction.
Aquestes eines omplen dades en directe de recerca de paraules clau que doneu ($99+/mo). Extracció de paraules clau fa l' contrari - extraieu paraules clau candidates a través del vostre contingut i classifica el seu estil de cerca. Un flux de feina: usa això per a trobar les frases que l' article ja fa èmfasi, i després enganxa les que tenen a Ahfs/Seremrsh per comprovar el volum de cerca mensual. Parelles amb les seves puntuacions de paraules clau lliures.
Tres modes de puntuació: (1) TF- IDF (omissió) recompenses tant freqüents en aquest document i rar en general anglès - millor pel SEO, atès que aquests són els termes diferents. (2) Freqüència Raw compta les ocurrències - millor quan voleu veure el que més dieu. (3) Els valors semàntics per tancar els documents principals és encara que una frase sigui tan sols - per a la coherència d'actualitat.
Un n-gram és una seqüència contigües de paraules N. " un canvi d' origen" és un model d' intel· ligència de 2gram. "un model d' intel· ligència artificial" és un 3gram. Commuta les fitxes per extreure només 1-grams (noms simples com "fotosínte"), 2grams (en el camp de frases com "carbon" o 3grams (una gran quantitat com " calcula de discs de Òmbul"). La majoria del SEO vol dir que el gOWigper vol 2+3-grams - paraules simples són massa genèrics.
Sí, la llista de paratures per omissió elimina "el" i "de", "es, "és", etc. en 14 idiomes. Podeu afegir- hi parawords personalitzats mitjançant el camp "Words a excloure" - útil per suprimir el vostre propi nom de marca, codis de producte o Passiu legal que d' altra manera dominaria els resultats.
Les classes de Google classifica les consultes per l' usuari: la informació ("el que és X"), la navegacióal ("noke store oficial"), comercial ("millores sabates en execució 2026"), transacció ("buy aire màxim en línia"). Les etiquetes d' eines s' extrauen les paraules clau amb les possibles intencions de manera que sapigueu si el vostre article ha de rang per als investigadors, les botigues o les recerques de seguretat directa. Crucial per alinear continguts amb característiques SERP.
99 languages via the underlying Qwen 2.5 model. Highest quality on English, Spanish, French, Portuguese, German, Chinese, Japanese. Lower-resource languages work but 3-gram extraction may be less reliable - fall back to 1+2-grams for Arabic, Hindi, Turkish, etc.
La IU té un text en un moment. Per a l' extracció en gran mesura el cable / v1/chat/ API en un script en Python - iterata sobre la vostra exportació CMS, cada article més revertint, deixeu l' autenticació JSON. Bear, 1000 trucades/ hores en comptes lliures, límits superiors en el pro. Docs api/.
ARKE i YAK són algorismes lèxiques clàssics - ràpid però febles en la neolució semàntica (que estrany que falta "startup') si el document diu "l' inici de la tecnologia" però no "teques" només. La clauberberT utilitza les anotacions de "Brex" - millor qualitat semàntica però requereix instal· lació. El nostre enfocament usa un 7B-parametre LLML que fa tota la classificació més alta - per una crida zero, lliure i no cal enginyeria.
En freqüència i modes TF- IDF, sí - cada paraula clau és degradable des del text font, o amb un canvi mínim de forma de forma bàsica. En el mode semàntica el model pot tornar una versió controlada-voculular ("pulmonia" fins i tot si el text diu "divam," el "divat la visita doctora"). El mode acadèmic prefereix intencionadament el vocabulari controlat.
Sí, POST a / v1/chat / amb la mateixa pàgina aprecià aquesta construcció (en la font de plantilla per a l' indicatiu exacte). Retorna l' estructurat JSON. Bé per als taulers de contingut o els connectors del CMS. S' usa, límits mensuals. Els Docs api /.
Com valoraries aquesta eina?