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風(fēng)光明媚なスポットコメントでキーワードをよりよく抽出して、Jieba Wordセグメンテーションの効果を改善する方法は？
風(fēng)光明媚なスポットコメントでキーワードをよりよく抽出して、Jieba Wordセグメンテーションの効果を改善する方法は？
Apr 01, 2025 pm 09:48 PM
Jieba Wordのセグメンテーションと風(fēng)光明媚なスポットコメントキーワード抽出を改善するための戦略
多くの人々は、中國(guó)語(yǔ)の単語(yǔ)セグメンテーションにJiebaを使用し、LDAモデルを組み合わせて風(fēng)光明媚なスポットコメントのキーワードを抽出しますが、単語(yǔ)セグメンテーションは最終結(jié)果の精度に影響を與えます。たとえば、Jieba Wordセグメンテーションを直接使用してからL(zhǎng)DAモデリングを?qū)g行すると、抽出されたトピックキーワードには単語(yǔ)セグメンテーションエラーがある場(chǎng)合があります。
次のコードの例は、この問(wèn)題を示しています。
＃中國(guó)のストップワードstop_wordsをロードする= set（stopwords.words（ 'chinese'））
broadcastvar = spark.sparkcontext.broadcast（stop_words）
＃中國(guó)のテキスト分詞def tokenize（テ??キスト）：
リターンリスト（jieba.cut（テキスト））
＃中國(guó)のストップワードdef delete_stopwords（tokens、stop_words）を削除する：
filtered_words = [stop_wordsでnot not not wordsの場(chǎng)合はトークンの単語(yǔ)の言葉]
filtered_text = '' .join（filtered_words）
filtered_textを返します
＃句読點(diǎn)と特定の文字を削除def remove_punctuation（input_string）：
Punctuation = string.punctuation "??？?
翻訳者= str.maketrans（ ''、 ''、句読點(diǎn)）
no_punct = input_string.translate（翻訳者）
no_punctを返します
defatic_focus（テキスト）：
Gensim Import Corpora、モデルから
num_words = min（len（text）// 50 3、10）＃トピックの數(shù)を動(dòng)的に調(diào)整しますtokens = tokenize（text）
stop_words = broadcastvar.value
text = delete_stopwords（tokens、stop_words）
text = remove_punctuation（テキスト）
Tokens = Tokenize（テ??キスト）
dictionary = corporate.dictionary（[tokens]）
corpus = [dictionary.doc2bow（tokens）]
lda_model = models.ldamodel（corpus、num_topics = 1、id2word = dictionary、passes = 50）
トピック= lda_model.show_topics（num_words = num_words）
トピックのトピックについて：
return str（トピック）
単語(yǔ)のセグメンテーション効果とキーワード抽出を改善するために、次の戦略が推奨されます。
カスタム語(yǔ)彙の構(gòu)築：観光に関連する専門的な語(yǔ)彙を収集し、カスタム語(yǔ)彙を構(gòu)築し、Jiebaにロードし、観光分野での用語(yǔ)の認(rèn)識(shí)の正確性を改善します。これは、一般的なシソーラスに頼るよりも効果的です。
ストップワードの語(yǔ)彙データベースを最適化する：より包括的な語(yǔ)彙データベースを使用するか、風(fēng)光明媚なスポットコメントの特性に基づいてカスタム語(yǔ)彙データベースを構(gòu)築して、干渉した単語(yǔ)を削除し、LDAモデルの精度を向上させます。 GitHubで公開(kāi)されている中止語(yǔ)彙を基礎(chǔ)として使用することを検討し、実際の狀況に従って追加または削除します。
上記の方法により、Jieba Wordセグメンテーションの精度を大幅に改善することができ、それにより風(fēng)光明媚なスポットコメントでキーワードをより効果的に抽出し、最終的により正確なテーマモデルと単語(yǔ)クラウドマップを取得します。トピックワードの數(shù)もコードで動(dòng)的に調(diào)整されており、結(jié)果に影響を與えるトピック単語(yǔ)が少なすぎるか、多すぎることを避けています。
以上が風(fēng)光明媚なスポットコメントでキーワードをよりよく抽出して、Jieba Wordセグメンテーションの効果を改善する方法は？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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