提升Jieba分词及景区评论关键词提取的策略
许多人使用Jieba进行中文分词，并结合LDA模型提取景区评论主题关键词，但分词效果常常影响最终结果的准确性。例如，直接使用Jieba分词再进行LDA建模，提取出的主题关键词可能存在分词错误。
以下代码示例展示了这一问题：
# 加载中文停用词
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
broadcastVar = spark.sparkContext.broadcast(stop_words)
# 中文文本分词
def tokenize(text):
return list(jieba.cut(text))
# 删除中文停用词
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
# 删除标点符号和特定字符
def remove_punctuation(input_string):
punctuation = string.punctuation + "！？｡。＂＃＄％＆＇（）＊＋，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜｝～｟｠｢｣､、〃》「」『』【】〔〕〖〗〘〙〚〛〜〝〞〟〰〾〿–—‘’‛“”„‟…‧﹏.\t \n很好是去还不人太都中"
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) # 动态调整主题词数量
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)
为了改进分词效果和关键词提取，建议采取以下策略：
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构建自定义词库: 搜集旅游相关的专业词汇，构建自定义词库并加载到Jieba中，提高对旅游领域术语的识别准确率。这比依赖通用词库更有效。
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优化停用词词库: 使用更全面的停用词库，或根据景区评论的特点，构建自定义停用词库，去除干扰词，提升LDA模型的准确性。 考虑使用GitHub上公开的停用词库作为基础，并根据实际情况进行增删。
通过以上方法，可以显著提升Jieba分词的准确性，从而更有效地提取景区评论中的关键词，最终得到更准确的主题模型和词云图。 代码中也对主题词数量进行了动态调整，避免过少或过多主题词影响结果。
