提升Jieba分詞及景區(qū)評論關(guān)鍵詞提取的策略
許多人使用Jieba進行中文分詞，並結(jié)合LDA模型提取景區(qū)評論主題關(guān)鍵詞，但分詞效果常常影響最終結(jié)果的準確性。例如，直接使用Jieba分詞再進行LDA建模，提取出的主題關(guān)鍵詞可能存在分詞錯誤。
以下代碼示例展示了這一問題：
# 加載中文停用詞stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
broadcastVar = spark.sparkContext.broadcast(stop_words)
# 中文文本分詞def tokenize(text):
return list(jieba.cut(text))
# 刪除中文停用詞def delete_stopwords(tokens, stop_words):
filtered_words = [word for word in tokens if word not in stop_words]
filtered_text = ' '.join(filtered_words)
return filtered_text
# 刪除標點符號和特定字符def remove_punctuation(input_string):
punctuation = string.punctuation "！？?。＂?！纾ィΓВǎ?，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜｝～?????、〃》「」『』【】〔〕〖〗?????〝〞????–—''?“”??…?﹏.\t \n很好是去還不人太都中"
translator = str.maketrans('', '', punctuation)
no_punct = input_string.translate(translator)
return no_punct
def Thematic_focus(text):
from gensim import corpora, models
num_words = min(len(text) // 50 3, 10) # 動態(tài)調(diào)整主題詞數(shù)量tokens = tokenize(text)
stop_words = broadcastVar.value
text = delete_stopwords(tokens, stop_words)
text = remove_punctuation(text)
tokens = tokenize(text)
dictionary = corpora.Dictionary([tokens])
corpus = [dictionary.doc2bow(tokens)]
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=1, id2word=dictionary, passes=50)
topics = lda_model.show_topics(num_words=num_words)
for topic in topics:
return str(topic)
為了改進分詞效果和關(guān)鍵詞提取，建議採取以下策略：
構(gòu)建自定義詞庫:蒐集旅遊相關(guān)的專業(yè)詞彙，構(gòu)建自定義詞庫並加載到Jieba中，提高對旅遊領(lǐng)域術(shù)語的識別準確率。這比依賴通用詞庫更有效。
優(yōu)化停用詞詞庫:使用更全面的停用詞庫，或根據(jù)景區(qū)評論的特點，構(gòu)建自定義停用詞庫，去除乾擾詞，提升LDA模型的準確性。 考慮使用GitHub上公開的停用詞庫作為基礎(chǔ)，並根據(jù)實際情況進行增刪。
通過以上方法，可以顯著提升Jieba分詞的準確性，從而更有效地提取景區(qū)評論中的關(guān)鍵詞，最終得到更準確的主題模型和詞云圖。 代碼中也對主題詞數(shù)量進行了動態(tài)調(diào)整，避免過少或過多主題詞影響結(jié)果。
以上是如何提升jieba分詞效果以更好地提取景區(qū)評論中的關(guān)鍵詞？的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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