Bagaimana untuk meningkatkan kesan segmentasi kata Jieba untuk mengekstrak kata kunci yang lebih baik dalam komen tempat yang indah?

Strategi untuk Meningkatkan Segmentasi Kata Jieba dan Pengekstrakan Kata Kunci Tempat Tempat yang indah

Ramai orang menggunakan Jieba untuk segmentasi perkataan Cina dan menggabungkan model LDA untuk mengekstrak kata kunci komen tempat yang indah, tetapi segmentasi perkataan sering mempengaruhi ketepatan hasil akhir. Sebagai contoh, jika anda menggunakan segmentasi kata Jieba secara langsung dan kemudian lakukan pemodelan LDA, kata kunci topik yang diekstrak mungkin mempunyai ralat segmentasi perkataan.

Contoh kod berikut menunjukkan masalah ini:

 # Muatkan kata cina stop_words = set (stopwords.words ('cina'))
BroadcastVar = Spark.SparkContext.BroadCast (stop_words)

# Teks Cina Participle def tokenize (teks):
    Senarai Kembali (jieba.cut (teks))

# Padam perkataan Cina Def delete_stopwords (token, stop_words):
    ditapis_words = [perkataan untuk perkataan dalam token jika perkataan tidak di stop_words]
    filtered_text = '' .join (filtered_words)
    Kembali Filtered_text

# Keluarkan tanda baca dan aksara tertentu def rove_punctuation (input_string):
    tanda baca = string.punctuation "!? ｡.》#e%&＇ () ＊＋, －/:; ＜＝＞＿｜｝］＿｟｠ｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏ
    penterjemah = str.maketrans ('', '', tanda baca)
    no_punct = input_string.translate (penterjemah)
    kembali no_punct

def thematic_focus (teks):
    Dari Corpora Import Gensim, Model
    num_words = min (len (teks) // 50 3, 10) # secara dinamik menyesuaikan bilangan topik kata topik = tokenize (teks)
    stop_words = BroadcastVar.Value
    teks = delete_stopwords (token, stop_words)
    teks = rove_punctuation (teks)
    token = tokenize (teks)

    kamus = korporat.dictionary ([token])
    corpus = [kamus.doc2bow (token)]
    lda_model = model.ldamodel (corpus, num_topics = 1, id2word = kamus, pas = 50)
    topik = lda_model.show_topics (num_words = num_words)
    untuk topik dalam topik:
        kembali str (topik)

Untuk meningkatkan kesan segmentasi perkataan dan pengekstrakan kata kunci, strategi berikut disyorkan:

1. Membina perbendaharaan kata khusus: Kumpulkan perbendaharaan kata profesional yang berkaitan dengan pelancongan, membina perbendaharaan kata khusus dan memuatkannya ke Jieba, dan meningkatkan ketepatan pengiktirafan istilah dalam bidang pelancongan. Ini lebih berkesan daripada bergantung kepada tesaurus biasa.

2. Mengoptimumkan pangkalan data perbendaharaan kata Word Stop: Gunakan pangkalan data perbendaharaan kata yang lebih komprehensif, atau membina pangkalan data perbendaharaan kata khusus berdasarkan ciri -ciri komen tempat yang indah untuk menghapuskan kata -kata yang mengganggu, dan meningkatkan ketepatan model LDA. Pertimbangkan menggunakan perbendaharaan kata pemberhentian yang diterbitkan di GitHub sebagai asas dan tambahkan atau padamkannya mengikut keadaan sebenar.

Melalui kaedah di atas, ketepatan segmentasi kata Jieba dapat ditingkatkan dengan ketara, dengan itu lebih berkesan mengekstrak kata kunci dalam komen tempat yang indah, dan akhirnya mendapatkan model tema yang lebih tepat dan peta awan kata. Bilangan kata topik juga telah diselaraskan secara dinamik dalam kod untuk mengelakkan terlalu sedikit atau terlalu banyak perkataan topik yang mempengaruhi hasilnya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk meningkatkan kesan segmentasi kata Jieba untuk mengekstrak kata kunci yang lebih baik dalam komen tempat yang indah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!