Extractor de palabras clave
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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: ..."}]}'Herramientas de IA gratuitas relacionadas
Extractor de palabras clave - FAQ
Extrae las palabras y frases más significativas de cualquier texto de forma larga (artículo, blog, transcripción, descripción del producto). Cinco modos de extracción: (1) palabras clave SEO con etiquetado de búsqueda-intención, (2) temas de alto nivel + temas, (3) entidades nombradas - personas/lugares/organizaciones, (4) etiquetas de estilo de etiqueta minúsculas-hyphen-unidos, (5) términos de índice académico. Resultados anotados 0-100 por TF-IDF, frecuencia cruda, o relevancia semántica. Exportar como CSV, TXT, o JSON.
Sí - un extracto de 1500 palabras en ~350 tokens en el modelo predeterminado Qwen 3 30B, cómodamente dentro de la piscina de 6.000 anónimos o 30.000 inscritos diariamente. No se requiere registro para su primera extracción.
Esas herramientas extraen datos en vivo de volumen de búsqueda para palabras clave que les das ($99+/mo). Extractor de palabras clave hace lo contrario - extrae palabras clave candidatas de tu contenido y clasifica su intención de búsqueda. Flujo de trabajo: usa esto para encontrar las frases que tu artículo ya enfatiza, luego pega las en Ahrefs/Semrush para comprobar el volumen de búsqueda mensual.
Tres modos de puntuación: (1) TF-IDF (predeterminado) recompensa palabras tanto frecuentes en ESTE documento Y rara en inglés general - mejor para SEO ya que estos son los términos diferenciadores. (2) Raw frecuencia cuenta las ocurrencias directamente - mejor cuando usted quiere ver lo que más dice. (3) Semántica relevancia puntuaciones por proximidad a los documentos tesis principal, incluso si una frase aparece sólo una vez - mejor para la coherencia tópica.
Un n-gram es una secuencia contigua de palabras N. "cambio climático" es un 2-gramo. "modelo de inteligencia artificial" es un 3-gramo. Cambia los chips para extraer sólo 1-gramo (palabras simples como "fotosíntesis"), 2-gramos (frases de cabeza como "huella de carbono") o 3-gramos (cola larga como "calculadora de huella de carbono"). La mayoría de los flujos de trabajo de SEO quieren 2+3-gramos - palabras simples son demasiado genéricos.
Sí - la lista de espera predeterminada elimina "el", "y", "de", "es", etc. en 14 idiomas. Puede añadir stopwords personalizados a través del campo "Palabras para excluir" - útil para suprimir su propia marca, códigos de producto, o legalese de caldera que de otra manera dominaría los resultados.
Google clasifica las consultas por propósito de usuario: informacional ("lo que es X"), de navegación ("tienda oficial de nike"), comercial ("mejores zapatos de correr 2026"), transaccional ("comprar aire max online"). Extractor de palabras clave etiqueta tus palabras clave extraídas con la intención probable para que sepas si tu artículo debe clasificarse para investigadores, compradores o búsquedas de tráfico directo.
99 idiomas a través del modelo Qwen 2.5 subyacente. La mayor calidad en inglés, español, francés, portugués, alemán, chino, japonés. Los idiomas de menor recursos funcionan pero la extracción de 3 gramos puede ser menos fiable - volver a 1+2-gramos para árabe, hindi, turco, etc.
Para la extracción a granel, el cable /v1/chat/ API en un script Python - iterar sobre su exportación CMS, POST cada cuerpo de artículo, volcar el JSON. Autenticador, 1000 llamadas / hora en cuentas gratuitas, límites más altos en pro. Docs en /api/.
RAKE y YAKE son algoritmos clásicos léxicos - rápido pero débil en el matiz semántico (no se "comenzan con tecnología" si el documento dice "comenzar con tecnología" pero no "tecnología" solo). KeyBERT utiliza incrustación BERT - mejor calidad semántica pero lenta y requiere instalación. TextRank está basado en gráficos. Nuestro enfoque utiliza un LLM de 7B-parametro que hace todo el anterior cero-shot más la clasificación de intención de búsqueda - más lento por llamada pero cero configuración, libre y no se requiere ingeniería ML.
En los modos de frecuencia y TF-IDF, sí - cada palabra clave es derivable del texto fuente literal o con un cambio mínimo de inflexión. En el modo de relevancia semántica el modelo puede devolver una versión de vocabulario controlado ("pulmonología" incluso si su texto dice "visita del médico de pulmón").
Sí - POST to /v1/chat/ con el mismo sistema de instrucciones de esta página construye (inspeccione fuente de plantilla para el prompt exacto). Devuelve JSON estructurado. Es bueno para tableros de contenido-estrategia o plugins CMS.
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