如何提升jieba分詞效果以更好地提取景區評論中的關鍵詞？

提升Jieba分詞及景區評論關鍵詞提取的策略

許多人使用Jieba進行中文分詞，並結合LDA模型提取景區評論主題關鍵詞，但分詞效果常常影響最終結果的準確性。例如，直接使用Jieba分詞再進行LDA建模，提取出的主題關鍵詞可能存在分詞錯誤。

以下代碼示例展示了這一問題：

 # 加載中文停用詞stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
broadcastVar = spark.sparkContext.broadcast(stop_words)

# 中文文本分詞def tokenize(text):
    return list(jieba.cut(text))

# 刪除中文停用詞def delete_stopwords(tokens, stop_words):
    filtered_words = [word for word in tokens if word not in stop_words]
    filtered_text = ' '.join(filtered_words)
    return filtered_text

# 刪除標點符號和特定字符def remove_punctuation(input_string):
    punctuation = string.punctuation "！？｡。＂＃＄％＆＇（）＊＋，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜｝～｟｠｢｣､、〃》「」『』【】〔〕〖〗〘〙〚〛〜〝〞〟〰〾〿–—''‛“”„‟…‧﹏.\t \n很好是去還不人太都中"
    translator = str.maketrans('', '', punctuation)
    no_punct = input_string.translate(translator)
    return no_punct

def Thematic_focus(text):
    from gensim import corpora, models
    num_words = min(len(text) // 50 3, 10) # 動態調整主題詞數量tokens = tokenize(text)
    stop_words = broadcastVar.value
    text = delete_stopwords(tokens, stop_words)
    text = remove_punctuation(text)
    tokens = tokenize(text)

    dictionary = corpora.Dictionary([tokens])
    corpus = [dictionary.doc2bow(tokens)]
    lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=1, id2word=dictionary, passes=50)
    topics = lda_model.show_topics(num_words=num_words)
    for topic in topics:
        return str(topic)

為了改進分詞效果和關鍵詞提取，建議採取以下策略：

1. 構建自定義詞庫:蒐集旅遊相關的專業詞彙，構建自定義詞庫並加載到Jieba中，提高對旅遊領域術語的識別準確率。這比依賴通用詞庫更有效。

2. 優化停用詞詞庫:使用更全面的停用詞庫，或根據景區評論的特點，構建自定義停用詞庫，去除乾擾詞，提升LDA模型的準確性。 考慮使用GitHub上公開的停用詞庫作為基礎，並根據實際情況進行增刪。

通過以上方法，可以顯著提升Jieba分詞的準確性，從而更有效地提取景區評論中的關鍵詞，最終得到更準確的主題模型和詞云圖。 代碼中也對主題詞數量進行了動態調整，避免過少或過多主題詞影響結果。

以上是如何提升jieba分詞效果以更好地提取景區評論中的關鍵詞？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！