Jieba Wordのセグメンテーションと風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、中國語の単語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、単語セグメンテーションは最終結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LDAモデリングを実行すると、抽出されたトピックキーワードには単語セグメンテーションエラーがある場合があります。
次のコードの例は、この問題を示しています。
＃中國のストップワード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の場合はトークンの単語の言葉]
filtered_text = '' .join（filtered_words）
filtered_textを返します
＃句読點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）
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）＃トピックの數を動的に調整します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。
カスタム語彙の構築：観光に関連する専門的な語彙を収集し、カスタム語彙を構築し、Jiebaにロードし、観光分野での用語の認識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。
ストップワードの語彙データベースを最適化する：より包括的な語彙データベースを使用するか、風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彙データベースを構築して、干渉した単語を削除し、LDAモデルの精度を向上させます。 GitHubで公開されている中止語彙を基礎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クラウドマップを取得します。トピックワードの數もコードで動的に調整されており、結果に影響を與えるトピック単語が少なすぎるか、多すぎることを避けています。
以上が風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？の詳細內容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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