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文本关键词挖掘在线播放_扫一扫题目出答案(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：2024-11-30

文本关键词挖掘

师范生首次讲《济南的冬天》课堂实录优缺点 𐟓– 课堂亮点：教态自然，语速适中，营造了舒适的课堂氛围。通过关键词引导学生整体感知文章，深入分析关键词，帮助学生理解文章大意和篇章结构。运用对比式语言赏析，使学生真切感受到语言的魅力，提升鉴赏能力。穿插介绍作家生活背景，强化学生对文章情感的理解，加深对文章的认识。 𐟓š 课堂不足：时间把控不够，需要加强时间管理，避免匆忙结束。聚焦性不足，句子感知部分要重点清晰，例如讲语言特点时要引导学生举一反三，现场练习。预设与生成需要灵活转化，如在介绍写作背景时，学生可能会想到“对比”，此时要及时引导“那为什么会用这两个地点进行对比呢？”；学生错将济南当成老舍的家乡时，可及时引导“是故乡，但你少说了两个字，老舍曾将济南说成是自己的‘第二故乡’”。文本细读能力有待提高，需要进一步挖掘文章中的细节，例如为何与伦敦对比。 𐟓 听课教师评价：优点：教态自然、语速适中；利用关键词进行整体感知；对比式语言赏析；穿插介绍作家生活背景。缺点：时间把控不足；聚焦性有待加强；预设与生成需要灵活转化；文本细读能力需要提高。

如何快速搞定词频统计？看这里！还在为词频统计发愁的小伙伴们，快来看看这篇文章吧！𐟓š 如果你需要对年报、专利等大量文本数据进行文本分析或挖掘，以下步骤或许能帮到你。这里以上市公司年报的关键词统计为例，分享一些实用的经验。第一步：下载文本数据首先，你需要下载需要分析的文本数据。例如，年报数据（推荐txt格式，下载速度更快）。如果你有百度网盘的SVIP，下载速度会更快。下载过程可能需要2小时左右，具体时间取决于下载量和网络速度。第二步：构建关键词词典接下来，你需要构建一个关键词词典。可以参考权威文献，将关键词保存到txt文件中，每个词占一行。例如，如果你在做企业财务数字化转型的研究，可以参考相关的词典。第三步：准备Python环境学习一些基础的Python操作是必要的。你可以通过小破站的视频教程来学习如何建立新项目、下载所需的库以及如何运行代码。这样可以避免在运行代码时遇到报错问题。第四步：整理文件将代码文件、年报文件和词典放在同一个文件夹中，方便运行。虽然这不是必需的，但通过改动代码中的文件地址也可以实现。第五步：运行代码最后，运行准备好的代码。完整的对上市公司年报进行关键词统计的代码可以在相关页面找到。关注代码中的灰色字，这些字能帮助你理解每段代码的方法和目的，并且方便根据你的需求修改代码。导出的Excel表格格式和内容也会一并展示。小贴士如果你是非计算机专业的硕士生，只是为了完成毕业论文，完全没有必要花大量时间学习写代码。可以使用现成的数据或代码来节省时间。ChatGPT也是一个非常实用的工具，强烈推荐使用。如果有任何问题，可以在评论区留言哦！𐟓슊希望这些步骤能帮到你，祝大家顺利完成论文！𐟓ˆ

舆情监测软件四大差异，你知道吗？𐟤” 舆情监测软件在数据源和覆盖范围上有所不同。这些软件使用的采集技术和数据源可能包括社交媒体平台、新闻网站、论坛，甚至境外数据。因此，不同软件的数据覆盖范围可能会有所不同。情感分析和情绪分类是舆情监测软件的另一大差异。这些软件通常会对公众舆论中的情感和情绪进行分析和分类。然而，不同的软件可能使用不同的算法和技术来进行情感分析，导致结果的准确性和一致性有所差异。文本挖掘和关键词提取技术也是舆情监测软件的一大差异。这些软件使用不同的算法和技术来识别和提取关键主题、观点和趋势。因此，它们的提取结果和准确性可能也会有所不同。最后，数据可视化和报告功能也是舆情监测软件的一个重要差异。不同的软件可能提供不同类型的可视化图表和报告格式，其中一些可能更符合特定用户的需求和偏好。此外，一些舆情监测软件还提供实时监测和预警功能，可以及时发现和跟踪重要事件、突发舆情和危机情况。这些功能的实现方式可能因软件而异，因此软件之间的实时性和准确性也可能存在差异。

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。

如何用八爪鱼采集器抓取网络文本？大家好！上期我们聊了聊ROST CM6网络文本挖掘分析工具的使用方法，很多朋友对数据获取这一块还是有点晕。今天我就以八爪鱼采集器为例，手把手教大家如何抓取网络文本。第一步：词云图展示 𐟓Š 首先，看看我们用八爪鱼采集器爬取的两千条网络文本做成的词云图。是不是很酷？第二步：八爪鱼采集器界面 𐟐™ 打开八爪鱼采集器，界面非常简洁。下面有很多热门模板，比如关键词、地图坐标、影评等等。今天我们以旅游景点的网络评价为例，来介绍如何自定义任务。第三步：新建任务 𐟓„ 点击“新建任务”，把需要爬取的网址复制上去，然后保存设置。接着，页面会跳转到你复制的网站。第四步：自动翻页 𐟔„ 因为我们需要爬取每一页的内容，所以在网页中点击“下一页”。然后在右侧的操作提示栏中，点击“循环点击下一页”，这样就能实现自动翻页了。第五步：选择内容 𐟓 在网页中点击需要爬取的内容，比如评论的文本、昵称、评分、发布时间、IP等等。这里我只选择了评价文本。然后点击操作提示中的“选中全部相似元素”。第六步：文本内容 𐟓‹ 接下来，点击操作提示中的文本内容。第七步：采集模式 𐟒𞊦ˆ‘选择的是本地采集中的普通模式，数据会保存在电脑上。第八步：爬取速度 ⏱️ 爬取速度大概每分钟六百多条，速度还是挺快的。如果前面操作出错，就会一直卡在0，所以需要回去检查一下。采集完毕后导出数据，就可以进行后续的分析了。第九步：导出数据 𐟓ˆ 爬取完毕后，导出数据就可以进行后续的分析了。希望这篇教程能帮到大家！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！

归园田居：从初读到深读的教学思路归园田居这首诗，真的是一个宝藏，有两个关键词可以深入挖掘：一个是“拙”，另一个是“归”。我个人更喜欢“归”这个字。这首诗可以讲的东西太多了，所以我把它安排在最后一节课，拓展的内容更多一些。导入首先，我们可以从“归”这个字开始。归，既有“我欲乘风归去又恐琼楼玉宇”的奇幻想象，又有“将军百战死壮士十年归”的心急如焚，还有“归园田居”的激流勇退。复习一下上节课的内容，看看陶渊明是从哪里归、为什么归。初读接下来是初读环节。把“归向何处”用画面的方式描述出来，用两个词简单概括一下画面（比如恬淡、宁静、闲适等），再点一下白描等手法。析读然后是析读部分。我们要探讨归这一选择的合理性。陶渊明为什么选择归？这是他真正想要的选择吗？陶渊明多次出世入世，儒释道三者结合，他的选择背后有哪些复杂的思考？我们可以通过对比陶渊明和曹操的选择来深入理解。此外，还要联系背景资料，品读文本情感。陶渊明的选择背后，隐藏着怎样的情感和思考？作业最后，布置作业。让学生们写一篇关于陶渊明的理解，因为课文的落脚点在人。通过这个作业，学生们可以更深入地思考陶渊明的选择和情感。总的来说，归园田居这首诗有很多可以讲的内容，通过这些步骤，学生们可以更全面地理解这首诗的内涵和价值。

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。

𐟌Ÿ新媒体运营新手必看：选题与工具全攻略𐟌Ÿ 𐟚€ 做新媒体运营，信息闭塞可能是致命的！无论是正在做自媒体，还是准备开始，都要记住：信息闭塞真的很致命！能避免的苦尽量别吃！ 𐟔 不会找选题？用数据工具筛选热门话题 𐟓 不会写文案？用文案工具快速生成文案 𐟖𜯸 不会做图？直接套用图片模板 𐟒ᠦ‰“破信息差，学会使用工具提高内容产出！ 𐟔堩€‰题热点收集 𐟔堧ƒ�œ神器（48小时内热度榜单） 𐟔堤𛊦—姃�œ（全平台即时热榜合集） 𐟔堧ƒ�榟娯⊰Ÿ”堧™𞥺榌‡数（数据分析） 𐟔堥𗨩‡算数（热词、热点内容趋势） 𐟔堵118（行业词库、挖掘长尾关键词） 𐟓 文案AI写作 𐟓 文心一言（AI问答，有免费版） 𐟓 Notionai（写剧本大纲） 𐟓 创作猫（一键生成标题文案） 𐟓 文案狗（创意文案、slogan） 𐟔 文案审核 𐟔 零克查词（违规敏感词过滤检测） 𐟎蠁i封面设计 𐟎蠧迥𜈨𖅥䚨衦🯼‰ 𐟎蠩𛄦𒹧›𘦜𚯼ˆ标题贴纸丰富） 𐟎蠧𞎥›𞧧€秀（修图界祖师爷） 𐟎蠓tability ai（输入描述自动生成封面海报） 𐟎码i音频 𐟎砩…音鸭（输入文本，可选择主播声音） 𐟎砈ubert（自动生成BGM） 𐟎砦阥퐩…音（文字转语音配音软件） 𐟎砕berduck（输入文案自动生成音频） 𐟎堁i视频 𐟎堄-ID（自动生成口播视频） 𐟎堆liki（AI视频生成） 𐟎堦–𐧉‡场素材（素材来源视频、音乐音效等） 𐟓Š 数据分析 𐟓Š 千瓜数据（百度数据分析工具），数据全，但价格略贵 𐟓Š 新红（百度数据分析平台），有免费版 𐟓Š 灰豚数据（百度数据分析平台），有试用 𐟓š 运营学习 𐟓š 陪跑运营社（公主号）：适合0基础转行做新媒体运营的宝子，手把手教你如何去运营 𐟓š 《百度运营速成指南》（书）：适合新手小白培养运营基础 𐟒ᠧœ‹完这篇笔记，我不允许还有人不知道在哪找选题！

[开心]人工智能ai工具有哪些 ‌人工智能工具种类繁多，主要包括以下几类‌：‌ ‌文本生成工具‌：这类工具基于自然语言处理技术，能够根据用户输入的关键词或主题自动生成文本内容，广泛应用于内容创作、文案撰写和自动写作等领域。 ‌图像处理工具‌：运用计算机视觉技术和深度学习算法，实现对图像的自动识别、分类、标注和生成等操作，常用于图像搜索、美颜修图和遥感监测等领域。 ‌语音识别与合成工具‌：通过语音识别技术将人类语音信号转换为机器可理解的文本，并通过语音合成技术将文本转换为自然流畅的语音，广泛应用于智能客服、语音助手和智能翻译等领域。 ‌数据分析工具‌：利用机器学习算法对大量数据进行挖掘、分析和预测，帮助用户发现数据中的价值信息，常用于金融、医疗和电商等领域。 ‌推荐系统工具‌：通过分析用户的行为和兴趣偏好，提供个性化的内容推荐，常见于短视频平台、电商平台和新闻资讯等领域。 ‌具体的人工智能工具实例包括‌： ‌天工AI‌：涵盖AI搜索、写作、长文本阅读、对话、语音合成、图片生成等多个功能。 ‌Kimi智能助手‌：基于大语言模型，提供日常事务管理、信息查询和日程安排等服务。 ‌豆包‌：由字节跳动推出，支持文案创作、PDF问答、长文本分析和图像生成等功能。 ‌147GPT‌：适用于内容创作、文案撰写和数据分析报告生成，具备强大的语言理解和生成能力。 ‌MidJourney‌：用于图像生成，通过生成对抗网络技术生成高质量图像，广泛应用于设计和品牌营销。 ‌GoogleDeepMindAlphaFold‌：在生物学领域表现出色，能够精准预测蛋白质的三维结构，支持生命科学和医药研究。这些工具在各自领域内展现了强大的功能和广泛的应用场景，极大地提高了工作效率和创新能力。 #动态连更挑战#

文本主题挖掘：词频统计背后的秘密文本分析的一个重要任务就是发掘文本中潜在的主题。主题模型（topic model）就是这样一种用来描述语料库及其潜在主题的数学模型。简单来说，主题模型就是用数学语言来描述一个主题。词频统计：从词语到主题 𐟓Š 在介绍词袋模型时，我们知道文本中出现的词语可以反映文本的主题。那么，如果我们能搜集到只包含某个单一主题（比如“教育”）的若干文档，并对其中词语的出现频率进行统计，统计的结果就可以作为这个主题的一种表示。具体来说，如果词典的大小为V，对每一个词语，我们统计它在所有文档中出现的总数n，再除以文档中的总词语数ni，就可以得到对应的词频fi。将这些词频组合在一起，就得到了一个维数为V的词频向量1= (，)。这个词频向量就是“教育”这个主题的一种数学上的表示。词频统计的局限性 𐟚늊虽然词频统计的方法为我们提供了对主题进行建模的思路，但这种方法在实际操作中有其缺点。首先，每一篇文档通常包含不止一个主题，单一主题的文档十分稀少。其次，语料库中并没有关于文档主题的标注信息，即便存在单一主题的文档，我们也很难将其从海量的语料库中发掘出来。如何获取每个主题的词频向量？ 𐟔 因此，在实际操作中，我们必须借助额外的技术来获取每个主题对应的词频向量。这些技术包括但不限于自然语言处理、机器学习等。通过这些技术，我们可以从海量的语料库中发现并提取出每个主题的关键词和短语，从而得到每个主题的数学表示。结语 𐟓š 总的来说，文本分析是一个复杂而有趣的任务。通过词频统计和其他技术手段，我们可以从大量的文本数据中发现潜在的主题和模式。这些信息对于理解文本内容、进行市场分析和预测等都具有重要的价值。

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