


Bagaimana untuk meningkatkan kesan segmentasi kata Jieba untuk mengekstrak kata kunci yang lebih baik dalam komen tempat yang indah?
Apr 01, 2025 pm 09:48 PMStrategi 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:
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.
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!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Sistem Linux mengehadkan sumber pengguna melalui perintah ULIMIT untuk mengelakkan penggunaan sumber yang berlebihan. 1.Ulimit adalah arahan shell terbina dalam yang boleh mengehadkan bilangan deskriptor fail (-N), saiz memori (-V), kiraan thread (-u), dan lain-lain, yang dibahagikan kepada had lembut (nilai berkesan semasa) dan had keras (had atas maksimum). 2. Gunakan perintah ULIMIT secara langsung untuk pengubahsuaian sementara, seperti ULIMIT-N2048, tetapi hanya sah untuk sesi semasa. 3. Untuk kesan tetap, anda perlu mengubah suai /etc/security/limits.conf dan fail konfigurasi PAM, dan tambah sessionrequiredpam_limits.so. 4. Perkhidmatan SystemD perlu menetapkan LIM dalam fail unit

Buat dan uruskan pelbagai ruang kerja projek di VSCode melalui langkah -langkah berikut: 1. Klik butang "Urus" di sudut kiri bawah, pilih "ruang kerja baru", dan tentukan lokasi simpan. 2. Berikan ruang kerja nama yang bermakna, seperti "Webdev" atau "Backend". 3. Tukar projek di Explorer. 4. Gunakan fail .code-workspace untuk mengkonfigurasi pelbagai projek dan tetapan. 5. Beri perhatian kepada Pengurusan Kawalan dan Ketergantungan Versi untuk memastikan setiap projek mempunyai fail .gitignore dan pakej.json. 6. Fail Bersih Bersih secara berkala dan Pertimbangkan menggunakan Kemahiran Pembangunan Jauh

Menggunakan VSCODE dalam persekitaran pelbagai skrin dapat menyelesaikan masalah susun atur dan memaparkan dengan menyesuaikan saiz dan kedudukan tetingkap, menetapkan ruang kerja, menyesuaikan skala antara muka, tingkap alat yang rasional, mengemas kini perisian dan sambungan, mengoptimumkan prestasi, dan penjimatan konfigurasi susun atur, dengan itu meningkatkan kecekapan pembangunan.

Langkah -langkah untuk membuat pakej di Laravel termasuk: 1) Memahami kelebihan pakej, seperti modulariti dan penggunaan semula; 2) mengikuti penamaan Laravel dan spesifikasi struktur; 3) mewujudkan pembekal perkhidmatan menggunakan perintah artisan; 4) menerbitkan fail konfigurasi dengan betul; 5) Menguruskan kawalan versi dan penerbitan kepada Packagist; 6) melakukan ujian yang ketat; 7) menulis dokumentasi terperinci; 8) Memastikan keserasian dengan versi Laravel yang berbeza.

Trend sokongan VSCode untuk bahasa pengaturcaraan yang baru muncul adalah positif, terutamanya ditunjukkan dalam penonjolan sintaks, penyelesaian kod pintar, sokongan debugging dan integrasi kawalan versi. Walaupun terdapat masalah kualiti dan prestasi, mereka boleh ditangani dengan memilih skala berkualiti tinggi, mengoptimumkan konfigurasi, dan secara aktif mengambil bahagian dalam sumbangan komuniti.

Sebab mengapa editor terhempas selepas plugin VSCode dikemas kini adalah bahawa terdapat masalah keserasian dengan plugin dengan versi VSCode yang sedia ada atau plugin lain. Penyelesaian termasuk: 1. Lumpuhkan pemalam untuk menyelesaikan masalah satu demi satu; 2. Menurunkan masalah pemalam kepada versi terdahulu; 3. Cari pemalam alternatif; 4. Simpan vscode dan plug-in dikemas kini dan menjalankan ujian yang mencukupi; 5. Sediakan fungsi sandaran automatik untuk mengelakkan kehilangan data.

Middleware adalah mekanisme penapisan di Laravel yang digunakan untuk memintas dan memproses permintaan HTTP. Gunakan langkah: 1. Buat middleware: Gunakan perintah "phpartisanmake: middlewarecheckrole". 2. Tentukan Logik Pemprosesan: Tulis logik khusus dalam fail yang dihasilkan. 3. Daftar middleware: Tambah middleware dalam kernel.php. 4. Gunakan middleware: Sapukan middleware dalam definisi penghalaan.

VSCode dipilih untuk membangunkan projek springboot kerana keupayaan pengembangan yang ringan, fleksibiliti dan kuat. Khususnya, 1) memastikan persekitaran dikonfigurasi dengan betul, termasuk pemasangan Javajdk dan Maven; 2) Gunakan SpringBoOtextensionPack untuk memudahkan proses pembangunan; 3) secara manual mengkonfigurasi kebergantungan springboot dan fail konfigurasi, yang memerlukan pemahaman yang mendalam tentang springboot; 4) Gunakan alat debugging dan analisis prestasi VSCode untuk meningkatkan kecekapan pembangunan. Walaupun konfigurasi manual diperlukan, VSCode menyediakan ruang dan fleksibiliti yang tinggi.
