Wie verbessere ich die Genauigkeit der Jieba -Wortsegmentierung in szenischen Spot -Kommentar -Word -Cloud -Karten, indem Sie ein benutzerdefiniertes Vokabular erstellen und Stopp -Textverarbeitung optimieren?

Genaue Wortsegmentierung zum Erstellen einer klareren Cloud von Kommentaren an malerischen Stellen

Bei Verwendung von Jieba -Wortsegmentierung zur Generierung von Scenic Spot Comment Word -Clouds ist eine genaue Wortsegmentierung von entscheidender Bedeutung. Dieser Artikel enthält Optimierungslösungen, um die Genauigkeit von Word -Cloud -Karten für Word -Segmentierungsprobleme bei LDA -Feedback für die Wörter -Wortextraktion zu verbessern.

Der vom Benutzer bereitgestellte Code -Snippet zeigt Schritte wie Jieba Word -Segmentierung, Stopp -Wort -Filterung und Interpunktionsentfernung an. Die Standard -Segmentierung und Stop -Word -Bibliothek von Jieba -Word -Word -Segmentierung und Stop -Word -Bibliothek entspricht jedoch möglicherweise nicht vollständig den besonderen Kontext der malerischen Spot -Kommentare.

Um die Ergebnisse der Wortsegmentierung zu optimieren, werden die folgenden Strategien empfohlen:

1. Erstellen eines speziellen Thesaurus für malerische Spot -Kommentare: Nutzen Sie vorhandene Ressourcen wie den Thesaurus von Sogou den Tat und kombinieren Sie die Merkmale von malerischen Spot -Kommentaren, um einen genaueren benutzerdefinierten Thesaurus zu erstellen. Ein benutzerdefiniertes Vokabular sollte professionelle Begriffe, gemeinsames Vokabular und Phrasen enthalten, die sich auf malerische Stellen beziehen, wie z. B. szenische Spotnamen, Fazilitätsnamen, Service -Typen usw., um die Fähigkeit der Jieba -Wortsegmentierung zu verbessern, spezifisches Vokabular in malerischen Spot -Kommentaren zu erkennen.

2. Customized Stopp Text Processing: Open Source -Stopp -Wortbibliothek basierend auf Plattformen wie GitHub und kombiniert mit den Eigenschaften von landschaftlichen Spot -Kommentaren, erstellen Sie eine geeignetere Stopp -Word -Bibliothek. Zum Beispiel können einige Wörter, die Wörter in gewöhnlichen Texten (z. B. "天", "天", "天") aufstellen, wichtige Informationen in szenischen Spot -Kommentaren enthalten und mit Vorsicht behandelt werden müssen. Im Gegenteil, Wörter, die häufig in den Kommentaren an malerischen Stellen auftreten, aber wenig Bedeutung haben, sollten dem abgesetzten Wortschatz hinzugefügt werden.

Durch Erstellen eines benutzerdefinierten Wortschatzes und Optimierung der Stopp -Textverarbeitung kann der Fehler der Jieba -Wortsegmentierung effektiv reduziert werden, die Genauigkeit der LDA -Themen -Wort -Extraktion kann verbessert werden und letztendlich kann ein klarer und genauerer malerischer Spot -Kommentar -Wort -Cloud -Karte generiert werden. Dies wird dazu beitragen, touristische Bewertungen effektiver zu analysieren und zuverlässigere Datenunterstützung für das malerische Spot -Management und die Verbesserung zu bieten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verbessere ich die Genauigkeit der Jieba -Wortsegmentierung in szenischen Spot -Kommentar -Word -Cloud -Karten, indem Sie ein benutzerdefiniertes Vokabular erstellen und Stopp -Textverarbeitung optimieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!