


Wie kann man den Effekt der Jieba -Wortsegmentierung verbessern, um Keywords in malerischen Spot -Kommentaren besser zu extrahieren?
Apr 01, 2025 pm 09:48 PMStrategien zur Verbesserung der Segmentierung von Jieba Word und szenischer Spot -Kommentar Keyword -Extraktion
Viele Menschen verwenden Jiebeba für die chinesische Wortsegmentierung und kombinieren LDA -Modelle, um die Schlüsselw?rter der malerischen Spot -Kommentare zu extrahieren, aber die Wortsegmentierung beeinflusst h?ufig die Genauigkeit des Endergebnisses. Wenn Sie beispielsweise die Jieba -Word -Segmentierung direkt verwenden und dann die LDA -Modellierung durchführen, k?nnen die Schlüsselw?rter für das extrahierte Thema Word -Segmentierungsfehler haben.
Das folgende Codebeispiel zeigt dieses Problem:
# Laden Sie die chinesischen Stopp -Wort stop_words = set (stopwords.words ('chinesisch')) BroadcastVar = Spark.sparkContext.Broadcast (STOP_WORDS) # Chinese Text Partizip Def Tokenize (Text): Rückgabeliste (Jieba.cut (Text)) # L?schen Sie das chinesische Stopp Word Def Delete_Stopwords (Tokens, Stop_Words): filtered_words = [Wort für Wort in Tokens Wenn Word nicht in Stop_Words] filtered_text = '' .join (filtered_words) Rückgabe filtered_text # Interpunktion entfernen und spezifische Zeichen Def REMETE_PUNKTION (input_string): Interpunktion = String.Pointuation "!? ?.》#e%&' () *+, -/:; <=>_|}]_??ooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo übersetzer = Str.Maketrans ('', '', Interpunktion) no_punct = input_string.translate (übersetzer) Rückgabe no_punct Def thematic_focus (Text): von Gensim Import Corpora, Modelle num_words = min (len (text) // 50 3, 10) # Passen Sie die Anzahl der Themenw?rter tokens = tokenize (Text) dynamisch an STOP_WORDSS = SURBURTVAR.VALUE text = delete_stopwords (tokens, stop_words) text = remy_punctuation (text) Tokens = Tokenize (Text) Dictionary = Corporate.Dictionary ([Token]) corpus = [Dictionary.doc2Bow (Tokens)]] lda_model = Models topics = lda_model.show_topics (num_words = num_words) Für Themen in Themen: Rückgabe str (Thema)
Um die Wortsegmentierungseffekte und die Keyword -Extraktion zu verbessern, werden die folgenden Strategien empfohlen:
Aufbau eines individuellen Wortschatzes: Sammeln Sie professionelles Vokabular im Zusammenhang mit dem Tourismus, bauen Sie ein individuelles Vokabular auf und laden Sie es in Jieba und verbessern Sie die Genauigkeit der Anerkennung von Begriffen im Tourismusbereich. Dies ist effektiver, als sich auf einen gemeinsamen Thesaurus zu verlassen.
Optimieren Sie die Vokabulardatenbank von Stopp Word: Verwenden Sie eine umfassendere Vokabulardatenbank oder erstellen Sie eine benutzerdefinierte Vokabulardatenbank basierend auf den Eigenschaften malerischer Spot -Kommentare, um st?rende W?rter zu entfernen, und verbessern Sie die Genauigkeit des LDA -Modells. Erw?gen Sie, das in GitHub ver?ffentlichte Abbruchvokabular als Grundlage zu verwenden und es nach der tats?chlichen Situation hinzuzufügen oder zu l?schen.
Durch die obigen Methoden kann die Genauigkeit der Jieba -Wortsegmentierung erheblich verbessert werden, wodurch Schlüsselw?rter in malerischen Spot -Kommentaren effektiver extrahiert werden und letztendlich ein genaueres Themenmodell und eine Word -Cloud -Karte erhalten werden. Die Anzahl der Themenw?rter wurde im Code auch dynamisch angepasst, um zu wenige oder zu viele Themenw?rter zu vermeiden, die die Ergebnisse beeinflussen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man den Effekt der Jieba -Wortsegmentierung verbessern, um Keywords in malerischen Spot -Kommentaren besser zu extrahieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Erstellen und verwalten Sie mehrere Projektarbeitsbereiche in VSCODE in den folgenden Schritten: 1. Klicken Sie in der unteren linken Ecke auf die Schaltfl?che "Verwalten", w?hlen Sie "neuer Arbeitsbereich" und entscheiden Sie den Speicherort. 2. Geben Sie dem Arbeitsbereich einen aussagekr?ftigen Namen wie "Webdev" oder "Backend". 3. Wechseln Sie das Projekt in Explorer. 4. Verwenden Sie die .Code-Workspace-Datei, um mehrere Projekte und Einstellungen zu konfigurieren. 5. Achten Sie auf die Versionskontrolle und das Abh?ngigkeitsmanagement, um sicherzustellen, dass jedes Projekt. Gitignore und Package.json -Dateien enth?lt. 6. Reinigen Sie die nutzlosen Dateien regelm??ig und überlegen Sie, Remote -Entwicklungsf?higkeiten zu verwenden

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Der Support -Trend von VSCODE für aufstrebende Programmiersprachen spiegelt sich positiv und spiegelt sich haupts?chlich in der Syntax -Hervorhebung, intelligenten Code -Abschluss, Debugging -Unterstützung und Versionskontrollintegration wider. Trotz der Skalierung von Qualit?ts- und Leistungsproblemen k?nnen sie durch die Auswahl hochwertiger Skalierung, Optimierung von Konfigurationen und aktiv an Community-Beitr?gen beteiligt sein.

Der Grund, warum der Editor nach dem Aktualisieren des VSCODE -Plugins abstürzt, ist, dass das Plugin mit Kompatibilit?tsproblemen mit vorhandenen Versionen von VSCODE oder anderen Plugins Probleme auftritt. Zu den L?sungen geh?ren: 1. Deaktivieren Sie das Plug-In, um Probleme nacheinander zu beheben; 2. Die Problem-Plug-In in die vorherige Version herabstufen; 3. Finden Sie alternative Plug-Ins; 4. Halten Sie VSCODE und Plug-in aktualisiert und führen Sie ausreichende Tests durch. 5. Richten Sie die automatische Sicherungsfunktion ein, um den Datenverlust zu verhindern.

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