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提取关键词统计在线播放_关键词网站(2024年12月免费观看)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

提取关键词统计

舆情监测的四大类型，你知道吗？𐟓𑊨ˆ†情监测系统能监测哪些类型的舆情信息呢？以下是四种主要的监测类型： 1⃣️ 文章类监测 𐟓𐊨ˆ†情监测系统可以采集广泛的文章信息，包括新闻、自媒体文章以及新闻评论区和留言区的内容。此外，视频的标题、字幕和弹幕等也被视为文章信息。系统通过对文章进行分词、去停用词、词性标注和词频统计等处理，结合关键词检索与识别，快速锁定文章所属范畴并解读其中的情感特征。 2⃣️ 音频类监测 𐟎™️ 音频类舆情信息也可以通过舆情监测系统进行监测。系统能够识别说话人的声音基因“声纹”，通过声纹比对识别技术，提取说话人的语音特征，并最终识别出说话人身份信息。此外，通过音频转写技术将声音转换为文章信息，结合说话人的语速、语调和音量等综合分析其情感倾向。 3⃣️ 图像类监测 𐟖𜯸 图像类舆情信息也是舆情监测系统的重要监测对象。系统通过对单个像素点或整个像素区域的分析，提取图像的局部特征进行识别。图像信息的存在形式多样，如文章、推文中的插图、截图以及视频中的分帧图等。系统运用人脸识别技术定位人脸，挖掘人物身份，并将图片内容转化为文章信息进行识别。 4⃣️ 视频类监测 𐟎动熩⑧𑻨ˆ†情信息是另一种重要的监测类型。系统将视频分解成帧进行图像识别，主要呈现方式有新闻视频、他人拍摄以及自己录制的短视频。系统通过镜头分割与分帧技术、关键帧提取技术等将视频分割为图像进行识别，并针对视频中的声音信息和出现的文章信息做相应的处理分析，以便更好地划定视频信息的情感范畴。

语料库语言学与数字人文的七大关系 𐟌Ÿ 语料库语言学和数字人文之间有着密切的联系，它们在语言研究和文本分析领域相互影响，共同推动着学科的发展。以下是两者关系的几个关键点： 1️⃣ 语料库的基础：语料库语言学通过构建和分析大规模文本语料库来研究语言现象。数字人文为语料库语言学提供了丰富的数字化文本资源，使得研究人员能够更轻松地访问、管理和分析大量文本数据。 2️⃣ 文本数字化与存储：数字人文领域的技术和方法使文本能够被数字化并存储在电子数据库中。这些数字化文本成为语料库语言学研究的基础，研究人员可以从中提取语言特征、分析语言结构、探讨语言变化等。 3️⃣ 语料库的建立：数字人文技术有助于创建和维护大规模的语料库，这些语料库包括各种类型的文本，如书籍、文章、社交媒体数据等。这些语料库可以用于语料库语言学的研究，以揭示语言使用的模式和规律。 4️⃣ 文本挖掘与信息抽取：数字人文和语料库语言学都利用文本挖掘和信息抽取技术来自动化分析大规模文本数据。这些技术可以用于提取关键词、实体、事件等信息，以及发现文本中的模式和趋势。 5️⃣ 文本分析方法：数字人文和语料库语言学都使用统计分析、机器学习、自然语言处理等方法来分析文本数据。这些方法可以用于研究语言结构、情感分析、主题建模等语言学问题。 6️⃣ 语言历史研究：数字人文技术使研究人员能够重建历史文本，并研究语言的演变和变化。这对于历史语言学和历史文化研究具有重要意义。 7️⃣ 数字人文工具：数字人文领域开发了许多工具和平台，用于处理和分析文本数据。这些工具可以为语料库语言学研究提供支持，简化数据处理和分析的过程。 𐟔 综合而言，语料库语言学和数字人文之间的关系是相互促进和互补的。数字人文为语料库语言学提供了数字资源和工具，而语料库语言学提供了一种方法来分析和理解文本数据中的语言现象。这种交叉与合作有助于推动语言学和数字人文领域的发展，使我们更好地理解语言和文本在社会和文化背景中的作用和演变。

大学论文润色全攻略：从引言到讨论刚刚完成这篇客户的论文，真是让人头疼。原文写作水平极差，几乎每一句都不通顺，完全读不下去。我只能根据结果表格和标题来提取关键词，然后自己搜文献从头到尾重写。经过一番努力，终于达到了可发表的水平。作者还需要做的工作就是补充相关信息，汇总主要修改。引言：重新梳理思路 𐟧 引言部分，我按照关键词A和B展开，分别介绍了它们的概念、特征、应用以及既往研究的效果。然后点出鲜有二者一起的研究这个局限性，引出本研究RCT。方法：调整框架 𐟓Š 方法学部分，我重新调整了整个构架布局，按照样本、随机化、干预、评估、统计分析这五个部分展开。原文非常糟糕，语言不通，我只能连蒙带猜一句句捋顺，有些信息需要作者自己比对核实。另外，随机化这个部分原文缺失，我自己编了一个模板，也需要作者根据实际情况相应修改调整。结果：重整表格 𐟓Š 结果部分，所有的文字都进行了重整。表2问题很多：数据有误，作者应该是把对照组和干预组填反了，我给纠正过来了。另外文字里有DVT例数，表格里没有，我在表格里补充了；表格里有RAPT得分，文字里又没有描述，我在文字里补充了。所有的表格都有格式问题，背景不要用阴影，自行改正。讨论：删繁就简 𐟒슨ƒ襈†，原文语句不通，而且也没有围绕结果展开，都是一堆空话套话，我大段删除重写。先总结主要结果和研究意义，再逐一讨论每一个结果及意义和机制。局限性原文缺失，我也补充了。参考文献：更新年代 𐟓š 参考文献部分，原来的参考文献年代久远，没有针对性，我全部更新了，大部分都是最近五年的综述meta ，原作者自行调整格式。经过这一番努力，终于让这篇论文焕然一新。希望这篇分享能对大家有所帮助！

语言学博士生必备的9款语料库工具推荐语言学实证思辨坊持续分享语言学前沿知识，今天为大家整理了一些语言学博士生常用的语料库工具，帮助大家更高效地进行语言研究。 Multidimensional Analysis Tagger (MAT) 𐟓Š MAT复制了Biber(1988)的多维分析模型，使用了Biber的67个语言特征和6个功能维度。它能够自动标注文本、提取特征、进行数据统计，并参照Biber(1988)判断文本的语域类型。 Readability Analyzer 𐟓š Readability Analyzer使用多种指标来估计文本的可读性，包括Flesch-Kincaid Reading Ease、Gunning Fog Index、Kincaid Grade Level、SMEG公式以及Dale-Chall Score和Fry Reading Graph。 Paraconc 𐟌 Paraconc是一款双语/多语平行语料库建设与检索软件。它不仅具备语料对齐和平行文本预览功能，还能进行平行文本检索、检索行排序、词频统计、热词搜索和搭配提取等操作。 Sketch Engine 𐟌 Sketch Engine支持多种语言，操作界面简洁。主要功能包括语料索引、词汇特征描述、词汇差异描述、同义词典和语料库创建等。 TreeTagger 𐟌𓊔reeTagger是一款自动词性标注软件，支持英语、德语、法语、意大利语等多种语言。它能够实现词性标注、屈折还原和自动断句等功能。 UAM CorpusTool 𐟛 ️ UAM CorpusTool是一款集标注、检索和统计等功能于一身的语料库软件。它具有多层级标注、跨层级检索、跨标注子集数据对比和词云图可视化等功能。 CLAWS ⚙️ CLAWS是一款由英国兰卡斯特大学开发的自动词性标注软件，曾用于英语国家语料库BNC的标注。 Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger 𐟏늦–諾槦大学开发的这款词性标注软件，支持英语、法语、德语和西班牙语等多种语言。 Lancsbox 𐟔 Lancsbox具有强大的检索能力和丰富的统计算法。主要功能包括语料库管理、语料检索、检索词项分布、搭配词提取及搭配网络可视化、词频分析关键词提取及可视化、词块分析关键词块提取及可视化以及语境显示等。 WordSmith 𐟓Š WordSmith是一款语料库检索软件，可以对文本进行计算分析，具有语料索引、词表制作和关键词提取等功能。这些工具可以帮助语言学博士生更高效地进行语言研究和数据分析，赶快试试吧！

TF-IDF：词袋模型中的关键词提取秘诀 𐟓š TF-IDF（词频-逆文件频率），是一种在信息检索和文本挖掘中常用的加权技术。它通过统计方法评估一个词在一个文档集合中的重要程度。 𐟓ˆ 词语的重要性随着它在文档中出现的次数增加，但同时会随着它在整个语料库中出现的频率减少而下降。换句话说，一个词语在某篇文章中出现次数越多，同时在所有文档中出现次数越少，越能代表该文章。 𐟔 某些词语在所有文档中出现频率都很高，这反而说明这些词并不重要。因此，除了考虑词频（TF），还需要引入逆文件频率（IDF）来衡量一个词的重要性。 𐟓‰ IDF（Inverse Document Frequency，逆文件频率）表示关键词的普遍程度。如果包含词条 i 的文档越少，IDF越大，则说明该词条具有很好的类别区分能力。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数来计算。 𐟒ᠩ€š过结合TF和IDF，TF-IDF能够有效地提取出那些在特定文档中具有代表性的关键词，从而在信息检索和文本挖掘中发挥重要作用。

秋招必备：字节跳动笔试攻略 𐟎‰秋天来了，25届秋招的笔试也即将到来！字节跳动的笔试你准备好了吗？这里有一份超实用的攻略，帮你轻松应对！𐟓š 逻辑推理：找出规律和关系首先，观察和分析题目中的规律和关系是关键。别忘了留意题目中的陷阱和迷惑选项哦！运用排除法和代入法，能大大提高你的答题正确率。𐟧 数学计算：熟练掌握公式和定理数学计算部分需要你熟练掌握基本公式和定理。注意运算符号和计算顺序，遇到复杂计算时，可以尝试分步解决的方法，这样会更容易上手。𐟒ከﭨ耧†解：提高阅读速度和准确性语言理解部分要求你理解题目中的关键词和句式，同时注意上下文和逻辑关系。提高阅读速度和准确性是关键，这样能让你在有限的时间内完成更多题目。𐟓– 数据分析：从图表中提取信息数据分析部分需要你学会从图表和数据中提取信息。注意数据的单位和范围，运用基本的统计分析方法，这样能更准确地回答问题。𐟓Š 祝愿大家都能顺利通过字节跳动的笔试，加油！𐟎ˆ

掌握这些Excel函数，工作效率翻倍！最近接手了一个让人头疼的任务：要审计一堆国企的数据，工作量巨大。每次面对一堆Excel文件，我都觉得头皮发麻。不过，好消息是，Excel有很多强大的函数，能大大提高我们的工作效率。今天我就来分享一些我最常用的函数，希望能帮到大家： TRIM：去空格这个函数简直是神器，特别是当你需要清理数据中的多余空格时。 IF：条件函数这个函数可以根据不同的条件返回不同的结果，简直是数据处理的万能工具。 TEXT：文本函数你可以用这个函数来指定文本的格式，比如把日期格式统一改成“YYYY-MM-DD”。 VLOOKUP：垂直查找函数这个函数非常有用，特别是当你需要在多个表格中查找数据时。 MID：提取字符从字符串中提取指定位置的字符，比如你需要从身份证号码中提取出生日期。 LEN：计算长度这个函数可以帮你计算字符串的长度，比如你需要统计某个列中数据的数量。 CONCATENATE：连接字符串这个函数可以把多个字符串连接在一起，比如你需要把多个列的数据合并成一个。 FIND：查找子字符串位置这个函数可以帮你找到某个子字符串在字符串中的位置，比如你需要查找某个关键词的出现位置。 SUBSTITUTE：替换字符串这个函数可以帮你把一个字符串中的某个部分替换成另一个，比如你需要把所有的“男”替换成“男性”。 Excel是我们日常工作中常用的办公软件，掌握这些函数可以让你的数据处理效率大大提升。希望这些小技巧能帮到你们！赶紧试试吧，让你的工作效率飞起来！𐟚€

伯爵猫踩雷？试试这些鞋！最近想买双小皮鞋和厚底拖鞋，看中了伯爵猫和自然卷这两个品牌。逛了一圈百度，发现大家对伯爵猫的评价不一，有的说它营销过度，质量差还骂客服，有的则大加赞赏。这让我有点迷茫，到底该信谁呢？𐟤” 感谢大家的分享！我统计了一下大家提到的店铺和关键词，希望能给其他姐妹一些参考。目前我打算去逛逛爱棉麻和自然卷，看看有没有合适的。如果有需要的姐妹，可以留言我到了货踢踢哦！𐟛️ 大家太热情了！感谢大家的分享，希望能帮到更多姐妹！𐟒–

百度笔记数据抓取与评论分析 𐟓Š 百度笔记数据抓取与评论分析 𐟓Š 𐟓š 示例：暑假冷门旅游胜地通过批量爬取指定百度文章数据，可以获取文章作者ID、文章标题、文章内容、发布日期、发布地点、点赞数量、收藏数量、评论数量、文章链接、文章类型等关键词笔记，并进行评论采集。 𐟔 抓取统计：作者ID 文章标题文章内容发布日期发布地点点赞数量收藏数量评论数量文章链接文章类型关键词笔记评论采集 𐟓ˆ 数据分析：通过分析抓取到的数据，可以了解不同旅游胜地的受欢迎程度、用户反馈等信息，为企业决策提供参考。 𐟓Œ 评论分析：对采集到的评论进行情感分析、关键词提取等，可以深入了解用户对旅游胜地的真实感受和需求，为企业提供更有针对性的服务。 𐟔 示例：暑假冷门避暑胜地推荐通过抓取百度上的相关笔记数据，可以找到适合暑假旅游的冷门避暑胜地，如新疆、青海等地，为游客提供更多选择。 𐟓ˆ 数据分析：通过对比不同旅游胜地的数据，可以发现一些被低估的冷门景点，为企业提供更多市场机会。 𐟓Œ 评论分析：对采集到的评论进行深入分析，可以了解用户对冷门景点的真实感受和需求，为企业提供更有针对性的服务。

多语种关键词提取：4种方法大比拼【需求】需要从文本中自动提取关键词，包括短文本（一句话）和长文本（几百字），支持多种语言。【Python库选项】有几种常见的关键词提取方法，如TF-IDF、RAKE、TextRank和keybert。以下是两种方法的详细介绍： TF-IDF：这是一种经典的关键词提取方法，基于词频统计。它的优点是速度快，但需要依赖文档集，适用于语料库。对于短文本，可以通过设置停用词来提高提取效果。在设备配置较低的情况下，TF-IDF是一个不错的选择。 Keybert：这是一种基于BERT的关键词提取方法，通过向量化和余弦相似度来提取关键词。它的优点是准确度高，关键词长度可控，但缺点是速度较慢。Keybert在短句和长语篇中都有较好的表现。如果使用内置的停用词列表，可能会遇到问题，因此建议使用自定义的停用词列表。此外，还有其他几种方法值得了解： TextRank：这种方法与PageRank算法类似，基于权重算法。它不需要依赖文档集，但更适合长文本。 RAKE：这种方法比TextRank更快，但效果有待考量。如果对关键词的数量没有特别要求，可以多提取一些关键词，总会有有用的信息。希望这些方法能帮到你！

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