提升Jieba分詞及景區(qū)評論關(guān)鍵詞提取的策略
許多人使用Jieba進行中文分詞，并結(jié)合LDA模型提取景區(qū)評論主題關(guān)鍵詞，但分詞效果常常影響最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。例如，直接使用Jieba分詞再進行LDA建模，提取出的主題關(guān)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(biāo)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(tài)調(diào)整主題詞數(shù)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(guān)鍵詞提取，建議采取以下策略：
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構(gòu)建自定義詞庫: 搜集旅游相關(guān)的專業(yè)詞匯，構(gòu)建自定義詞庫并加載到Jieba中，提高對旅游領(lǐng)域術(shù)語的識別準(zhǔn)確率。這比依賴通用詞庫更有效。
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優(yōu)化停用詞詞庫: 使用更全面的停用詞庫，或根據(jù)景區(qū)評論的特點，構(gòu)建自定義停用詞庫，去除干擾詞，提升LDA模型的準(zhǔn)確性。 考慮使用gitHub上公開的停用詞庫作為基礎(chǔ)，并根據(jù)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(zhǔn)確性，從而更有效地提取景區(qū)評論中的關(guān)鍵詞，最終得到更準(zhǔn)確的主題模型和詞云圖。 代碼中也對主題詞數(shù)量進行了動態(tài)調(diào)整，避免過少或過多主題詞影響結(jié)果。
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