まず、タイトルの抽出には、テキスト解析の手法がよく用いられます。テキスト解析は、テキストデータを解釈し、意味のある情報を抽出するための技術です。Pythonの自然言語処理ライブラリであるNLTK（Natural Language Toolkit）を使用すると、簡単にタイトルを抽出することができます。
以下に、NLTKを使用したタイトル抽出の例を示します。
このコードでは、NLTKのsent_tokenize関数を使用してテキストを文に分割し、最初の文をタイトルとして抽出します。上記の例では、"ハインケン6パックは、ビール愛好家に人気のある商品です。"というテキストから、"ハインケン6パックは、ビール愛好家に人気のある商品です。"というタイトルが抽出されます。
次に、タグの抽出についてです。タグは、与えられたテキストからキーワードやトピックを抽出するための重要な要素です。Pythonの自然言語処理ライブラリであるspaCyを使用すると、効率的にタグを抽出することができます。
以下に、spaCyを使用したタグ抽出の例を示します。
このコードでは、spaCyのja_core_news_smモデルを使用してテキストを解析し、名詞のみをタグとして抽出します。上記の例では、"ハインケン6パックは、ビール愛好家に人気のある商品です。"というテキストから、["ハインケン6パック", "ビール", "愛好家", "商品"]というタグが抽出されます。