Comment améliorer la précision de la segmentation des mots jieba dans des cartes de cloud de commentaires de commentaires pittoresques en créant un vocabulaire personnalisé et en optimisant le traitement de texte d'arrêt?

Segmentation précise des mots pour créer un nuage plus clair de commentaires dans des endroits panoramiques

Lorsque vous utilisez la segmentation des mots jieba pour générer des nuages ​​de mots de commentaires pittoresques, la segmentation précise des mots est cruciale. Cet article fournit des solutions d'optimisation pour améliorer la précision des cartes de cloud de mots pour les problèmes de segmentation des mots dans la rétroaction d'extraction des mots LDA.

L'extrait de code fourni par l'utilisateur affiche des étapes telles que la segmentation des mots jieba, le filtrage des mots d'arrêt et la suppression de ponctuation. Cependant, la segmentation de mots Jieba par défaut et la bibliothèque Stop Word peuvent ne pas répondre pleinement au contexte spécial des commentaires pittoresques.

Pour optimiser les résultats de la segmentation des mots, les stratégies suivantes sont recommandées:

1. Construire un thésaurus spécial pour les commentaires pittoresques: utilisez pleinement les ressources existantes, telles que le thésaurus du tourisme SOGOU, et combinez les caractéristiques des textes de commentaires pittoresques pour construire un thésaurus personnalisé plus précis. Un vocabulaire personnalisé doit contenir des termes professionnels, un vocabulaire commun et des phrases liés à des spots pittoresques, tels que des noms pittoresques, des noms d'installations, des types de services, etc., pour améliorer la capacité de la segmentation des mots jieba à reconnaître le vocabulaire spécifique dans les commentaires pittoresques.

2. Traitement de mots d'arrêt personnalisé: bibliothèque de mots d'arrêt open source basée sur des plates-formes telles que GitHub et combinées avec les caractéristiques des textes de commentaires pittoresques, créez une bibliothèque de mots d'arrêt plus appropriée. Par exemple, certains mots qui sont des mots d'arrêt dans des textes ordinaires (tels que "天", "天", "天") peuvent contenir des informations importantes dans les commentaires pittoresques et doivent être gérés avec prudence. Au contraire, les mots qui apparaissent fréquemment dans des commentaires dans des endroits panoramiques mais qui ont peu de sens doivent être ajoutés au vocabulaire abandonnant.

En créant un vocabulaire personnalisé et en optimisant le traitement de texte d'arrêt, l'erreur de la segmentation des mots de Jieba peut être réduite efficacement, la précision de l'extraction de mots de sujet LDA peut être améliorée et, finalement, une carte de nuage de commentaires de commentaires pittoresques plus claire et plus précis peut être générée. Cela aidera à analyser plus efficacement les évaluations touristiques et à fournir un support de données plus fiable pour la gestion et l'amélioration des points pittoresques.

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!