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Jieba Wordのセグメンテーションと風(fēng)光明媚なスポットコメントキーワード抽出を改善するための戦略
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風(fēng)光明媚なスポットコメントでキーワードをよりよく抽出して、Jieba Wordセグメンテーションの効果を改善する方法は?

Apr 01, 2025 pm 09:48 PM
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風(fēng)光明媚なスポットコメントでキーワードをより適切に抽出して、Jieba Wordセグメンテーションの効果を改善する方法は?

Jieba Wordのセグメンテーションと風(fēng)光明媚なスポットコメントキーワード抽出を改善するための戦略

多くの人々は、中國(guó)語(yǔ)の単語(yǔ)セグメンテーションにJiebaを使用し、LDAモデルを組み合わせて風(fēng)光明媚なスポットコメントのキーワードを抽出しますが、単語(yǔ)セグメンテーションは最終結(jié)果の精度に影響を與えます。たとえば、Jieba Wordセグメンテーションを直接使用してからL(zhǎng)DAモデリングを?qū)g行すると、抽出されたトピックキーワードには単語(yǔ)セグメンテーションエラーがある場(chǎng)合があります。

次のコードの例は、この問(wèn)題を示しています。

 #中國(guó)のストップワードstop_wordsをロードする= set(stopwords.words( 'chinese'))
broadcastvar = spark.sparkcontext.broadcast(stop_words)

#中國(guó)のテキスト分詞def tokenize(テ??キスト):
    リターンリスト(jieba.cut(テキスト))

#中國(guó)のストップワードdef delete_stopwords(tokens、stop_words)を削除する:
    filtered_words = [stop_wordsでnot not not wordsの場(chǎng)合はトークンの単語(yǔ)の言葉]
    filtered_text = '' .join(filtered_words)
    filtered_textを返します

#句読點(diǎn)と特定の文字を削除def remove_punctuation(input_string):
    Punctuation = string.punctuation "????
    翻訳者= str.maketrans( ''、 ''、句読點(diǎn))
    no_punct = input_string.translate(翻訳者)
    no_punctを返します

defatic_focus(テキスト):
    Gensim Import Corpora、モデルから
    num_words = min(len(text)// 50 3、10)#トピックの數(shù)を動(dòng)的に調(diào)整しますtokens = tokenize(text)
    stop_words = broadcastvar.value
    text = delete_stopwords(tokens、stop_words)
    text = remove_punctuation(テキスト)
    Tokens = Tokenize(テ??キスト)

    dictionary = corporate.dictionary([tokens])
    corpus = [dictionary.doc2bow(tokens)]
    lda_model = models.ldamodel(corpus、num_topics = 1、id2word = dictionary、passes = 50)
    トピック= lda_model.show_topics(num_words = num_words)
    トピックのトピックについて:
        return str(トピック)

単語(yǔ)のセグメンテーション効果とキーワード抽出を改善するために、次の戦略が推奨されます。

  1. カスタム語(yǔ)彙の構(gòu)築:観光に関連する専門(mén)的な語(yǔ)彙を収集し、カスタム語(yǔ)彙を構(gòu)築し、Jiebaにロードし、観光分野での用語(yǔ)の認(rèn)識(shí)の正確性を改善します。これは、一般的なシソーラスに頼るよりも効果的です。

  2. ストップワードの語(yǔ)彙データベースを最適化する:より包括的な語(yǔ)彙データベースを使用するか、風(fēng)光明媚なスポットコメントの特性に基づいてカスタム語(yǔ)彙データベースを構(gòu)築して、干渉した単語(yǔ)を削除し、LDAモデルの精度を向上させます。 GitHubで公開(kāi)されている中止語(yǔ)彙を基礎(chǔ)として使用することを検討し、実際の狀況に従って追加または削除します。

上記の方法により、Jieba Wordセグメンテーションの精度を大幅に改善することができ、それにより風(fēng)光明媚なスポットコメントでキーワードをより効果的に抽出し、最終的により正確なテーマモデルと単語(yǔ)クラウドマップを取得します。トピックワードの數(shù)もコードで動(dòng)的に調(diào)整されており、結(jié)果に影響を與えるトピック単語(yǔ)が少なすぎるか、多すぎることを避けています。

以上が風(fēng)光明媚なスポットコメントでキーワードをよりよく抽出して、Jieba Wordセグメンテーションの効果を改善する方法は?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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