


Comment améliorer l'effet de la segmentation des mots jieba pour mieux extraire les mots clés dans les commentaires pittoresques?
Apr 01, 2025 pm 09:48 PMStratégies pour améliorer la segmentation des mots jieba et l'extraction de mots clés de commentaires pittoresques
Beaucoup de gens utilisent Jieba pour la segmentation des mots chinois et combinent des modèles LDA pour extraire les mots clés des commentaires pittoresques, mais la segmentation des mots affecte souvent la précision du résultat final. Par exemple, si vous utilisez directement la segmentation des mots jieba et effectuez ensuite la modélisation LDA, les mots clés du sujet extrait peuvent avoir des erreurs de segmentation de mots.
L'exemple de code suivant montre ce problème:
# Charger le word stop stop_words de chinois = set (stopwords.words ('chinois')) BroadcastVar = Spark.SparkContext.Broadcast (stop_words) # Texte de texte chinois Def Tokenize (texte): Liste de retour (jieba.cut (texte)) # Supprimer le mot d'arrêt chinois def delete_stopwords (jetons, stop_words): filtered_words = [mot pour mot en jetons si le mot n'est pas dans stop_words] filtered_text = '' .join (filtered_words) return filtered_text # Supprimer la ponctuation et les caractères spécifiques def Support_punctuation (input_string): punctuation = string.punctuation "!? ?.》 # e% &' () *+, - /:; <=>_|}]_??ooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo traducteur = str.maketrans ('', '', ponctuation) no_punct = input_string.translate (traducteur) retourner no_punct def thematic_focus (texte): à partir des corpus d'importation Gensim, modèles num_words = min (len (texte) // 50 3, 10) # ajustez dynamiquement le nombre de mots de sujet tokens = tokenize (texte) stop_words = Broadcastvar.Value text = delete_stopwords (jetons, stop_words) text = supprimer_punctuation (texte) jetons = tokenize (texte) Dictionnaire = Corporate.Dictionary ([Tokens]) corpus = [dictionary.doc2bow (jetons)] LDA_MODEL = Models.ldamodel (Corpus, num_topics = 1, id2word = dictionnaire, passes = 50) sujets = lda_model.show_topics (num_words = num_words) pour le sujet dans les sujets: Retour STR (sujet)
Afin d'améliorer l'effet de segmentation des mots et l'extraction de mots clés, les stratégies suivantes sont recommandées:
Construire un vocabulaire personnalisé: collecter un vocabulaire professionnel lié au tourisme, construire un vocabulaire personnalisé et le charger dans Jieba, et améliorer la précision de la reconnaissance des termes dans le domaine du tourisme. Ceci est plus efficace que de compter sur un thésaurus commun.
Optimiser la base de données de vocabulaire de Stop Word: Utilisez une base de données de vocabulaire plus complète, ou créez une base de données de vocabulaire personnalisée basée sur les caractéristiques des commentaires pittoresques pour supprimer les mots interférents et améliorer la précision du modèle LDA. Envisagez d'utiliser le vocabulaire d'arrêt publié sur GitHub comme base et ajoutez-le ou supprimez-le en fonction de la situation réelle.
Grace aux méthodes ci-dessus, la précision de la segmentation des mots jieba peut être considérablement améliorée, extraite ainsi plus efficacement des mots clés dans des commentaires pittoresques, et finalement obtenir un modèle de thème plus précis et une carte de cloud de mots. Le nombre de mots de sujet a également été ajusté dynamiquement dans le code pour éviter trop peu ou trop de mots de sujet affectant les résultats.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

PHP assure l'atomicité de la déduction des stocks via les transactions de base de données et les verrous en ligne de Forupdate pour empêcher la survente élevée élevée en simultation; 2. La cohérence de l'inventaire multiplateforme dépend de la gestion centralisée et de la synchronisation axée sur les événements, combinant des notifications API / WebHook et des files d'attente de messages pour assurer une transmission fiable de données; 3. Le mécanisme d'alarme doit définir un faible inventaire, un inventaire zéro / négatif, des ventes invidables, des cycles de réapprovisionnement et des stratégies de fluctuations anormales dans différents scénarios, et sélectionner Dingtalk, SMS ou les personnes responsables par e-mail en fonction de l'urgence, et les informations d'alarme doivent être complètes et claires pour réaliser l'adaptation et la réponse rapide.

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Il existe trois fa?ons principales de définir des variables d'environnement dans PHP: 1. Configuration globale via Php.ini; 2. Passé via un serveur Web (tel que setenv d'Apache ou Fastcgi_param de Nginx); 3. Utilisez la fonction PUTENV () dans les scripts PHP. Parmi eux, PHP.ini convient aux configurations globales et modifiées, la configuration du serveur Web convient aux scénarios qui doivent être isolés et PUTENV () convient aux variables temporaires. Les stratégies de persistance incluent des fichiers de configuration (tels que PHP.ini ou la configuration du serveur Web), les fichiers .env sont chargés de bibliothèque Dotenv et l'injection dynamique de variables dans les processus CI / CD. Les informations sensibles à la gestion de la sécurité doivent être évitées à code dur et il est recommandé de l'utiliser.

Sélectionnez le service de reconnaissance vocale AI approprié et intégrez PHPSDK; 2. Utilisez PHP pour appeler FFMPEG pour convertir les enregistrements en formats requis API (tels que WAV); 3. Téléchargez des fichiers sur le stockage cloud et appelez API Asynchronous Recognition; 4. Analyser les résultats JSON et organiser du texte à l'aide de la technologie NLP; 5. Générez des documents Word ou Markdown pour terminer l'automatisation des enregistrements de la réunion. L'ensemble du processus doit assurer le chiffrement des données, le contr?le d'accès et la conformité pour garantir la confidentialité et la sécurité.

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Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.
