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？

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、中国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与えます。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。

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

＃中国のテキスト分詞def tokenize（テ​​キスト）：
    リターンリスト（jieba.cut（テキスト））

＃中国のストップワード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

＃句読点と特定の文字を削除def remove_punctuation（input_string）：
    Punctuation = string.punctuation "！？｡
    翻訳者= str.maketrans（ ''、 ''、句読点）
    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）＃トピックの数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。

1. 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。

2. 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、実際の状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。トピックワードの数もコードで動的に調整されており、結果に影響を与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？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。