


Comment optimiser la segmentation des mots jieba en construisant un thésaurus personnalisé et en arrêtant le thésaurus pour améliorer l'effet d'extraction des thèmes de commentaires pittoresques?
Apr 01, 2025 pm 03:27 PMAméliorer l'extraction du thème des commentaires pittoresques: optimiser la stratégie de segmentation des mots jieba
Lorsque vous utilisez Jieba pour la segmentation des mots chinois et la combinaison de modèles LDA pour extraire des sujets de commentaires pittoresques, la précision d'extraction du thème est souvent affectée en raison d'un mauvais effet de segmentation des mots. Compte tenu de ce problème, cet article propose deux stratégies d'optimisation: la construction d'un vocabulaire personnalisé et un vocabulaire interrompant.
Le code existant a le problème de la précision de la segmentation des mots insuffisante, ce qui conduit à des mots clés de sujet inexacts extraits par le modèle LDA. Pour l'amélioration, les méthodes suivantes sont recommandées:
Stratégie un: construire un vocabulaire personnalisé
Compte tenu de la particularité des commentaires pittoresques, il est crucial de construire un thésaurus personnalisé lié à un endroit pittoresque. Vous pouvez vous référer aux étapes suivantes:
- Dictionnaire de voyage SOGOU RENERSE SOGOU: Analyser le dictionnaire touristique du moteur de recherche de SOGOU (ou tout autre dictionnaire touristique à grande échelle) et extraire le vocabulaire lié aux commentaires pittoresques, tels que le nom du spot panoramique, le type de service, le nom de l'installation, etc.
- Vocabulaire sur le terrain supplémentaire: compléter manuellement les mots manquants dans le vocabulaire de Sogou mais apparaissent fréquemment dans des commentaires pittoresques. Cela nécessite d'analyser un grand nombre de données de revue pittoresque pour identifier les mots clés qui sont à tort divisés ou non reconnus par le thésaurus existant.
- Intégration et optimisation: intégrer le vocabulaire extrait et complété dans un thésaurus personnalisé, et déduplique et standardiser pour assurer la qualité et la cohérence du thésaurus.
- Chargement d'un vocabulaire personnalisé: pendant le processus de segmentation des mots jieba, charger un vocabulaire personnalisé et donner la priorité à l'utilisation d'un vocabulaire personnalisé pour la segmentation des mots.
Stratégie 2: Créez une bibliothèque de mots d'arrêt personnalisés
En plus du vocabulaire personnalisé, l'optimisation du vocabulaire est également importante.
- Utilisez les ressources open source GitHub: il existe de nombreux thésaurus de désactivation chinois open source sur GitHub et en choisissez un approprié comme base.
- Des mots d'arrêt supplémentaires pour les commentaires pittoresques: selon les caractéristiques des commentaires pittoresques, ajoutez des mots qui apparaissent fréquemment dans des commentaires pittoresques mais ne contribuent pas à l'extraction du thème, comme certains mots auxiliaires de ton, expressions familières, etc.
- Simplifiez la base de données d'arrêt: évitez la base de données d'arrêt trop grande, ce qui entra?ne une suppression incorrecte d'informations importantes.
Suggestions d'amélioration du code:
Intégrez le thésaurus personnalisé ci-dessus et arrêtez le thésaurus dans le code et modifiez les fonctions de tokenize
et delete_stopwords
:
Importer Jieba à partir des corpus d'importation Gensim, modèles # ... (autres importations) # Chargez le thésaurus personnalisé jieba.load_userdict ("path / vers / your / personnalisé_dictionary.txt") # Charger la bibliothèque de mots d'arrêt personnalisé personnalisé_stop_words = set (open ("path / to / your / personnalisé_stopwords.txt", encoding = 'utf-8'). Read (). Splitlines ()) BroadcastVar = Spark.SparkContext.Broadcast (Custom_Stop_Words) # ... (Les fonctions tokenize et delete_stopwords sont modifiées pour utiliser personnalisé_stop_words)
Grace aux deux stratégies ci-dessus, la précision de la segmentation des mots de Jieba peut être efficacement améliorée, l'influence des mots de bruit peut être réduite et la précision et l'efficacité du modèle LDA extrait des sujets de commentaires pittoresques peuvent être améliorés. N'oubliez pas de remplacer "path/to/your/custom_dictionary.txt"
et "path/to/your/custom_stopwords.txt"
avec les chemins réels de votre thésaurus et arrêtez le thésaurus. De plus, envisagez d'ajuster les paramètres du modèle LDA tels que num_topics
et passes
pour de meilleurs résultats.
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!

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Pour afficher l'historique Git Commit, utilisez la commande gitlog. 1. L'utilisation de base est Gitlog, qui peut afficher le hachage de soumission, l'auteur, la date et les informations de soumission; 2. Utilisez Gitlog - Online pour obtenir une vue concise; 3. Filtre par l'auteur ou les informations de soumission via - Auteur et --Grep; 4. Ajouter -P pour afficher les modifications de code, - stat pour afficher les statistiques de changement; 5. Utilisez - GRAPH et - TOUT pour afficher l'historique de la branche, ou utiliser des outils de visualisation tels que Gitkraken et VScode.

Pour ajouter un sous-arbre à un référentiel GIT, ajoutez d'abord le référentiel distant et obtenez son historique, puis fusionnez-le dans un sous-répertoire à l'aide des commandes Gitmerge et Gitread. Les étapes sont les suivantes: 1. Utilisez la commande gitremoteadd-f pour ajouter un référentiel distant; 2. Exécutez Gitmerge-Sécursive-no-Commit pour obtenir du contenu de branche; 3. Utilisez gitread-tree - préfix = pour spécifier le répertoire pour fusionner le projet en tant que sous-arbre; 4. Soumettre les modifications pour compléter l'addition; 5. Lors de la mise à jour, gitfetch en premier et répétez la fusion et les étapes pour soumettre la mise à jour. Cette méthode maintient l'historique du projet externe complet et facile à entretenir.

Pour identifier les fausses altcoins, vous devez commencer à partir de six aspects. 1. Vérifiez et vérifiez les antécédents des matériaux et du projet, y compris les livres blancs, les sites Web officiels, les adresses open source du code et la transparence de l'équipe; 2. Observer la plate-forme en ligne et donner la priorité aux échanges traditionnels; 3. Méfiez-vous des rendements élevés et des modes d'échauffement des personnes pour éviter les pièges de fonds; 4. Analyser le code du contrat et le mécanisme de jeton pour vérifier s'il existe des fonctions malveillantes; 5. Examiner les opérations de la communauté et des médias pour identifier la fausse popularité; 6. Suivez les suggestions pratiques anti-fraude, comme ne pas croire aux recommandations ou en utilisant des portefeuilles professionnels. Les étapes ci-dessus peuvent effectivement éviter les escroqueries et protéger la sécurité des actifs.

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