词云提炼关键词在线播放_歌曲《关键词》表达了什么(2024年12月免费观看)
京东面试必备:如何制作关键词云图 完成这张图后,你会发现自己真的很有才华!虽然可能用处不大,但至少能增加一些成就感。面试官看到后,或许能感受到你的诚意吧! ️ 工具推荐: 微词云:需要会员才能导出,但可以抠图。 WordArt:需要谷歌账号。 ⭐️ 制作步骤: 总结自我评价的关键词。 导入软件并附上词频(突出重要的词)。 在网上找到京东的logo。 调整后导入软件,软件会自动生成云图。 别忘了将生成的图放入PPT中,并使用修图软件抠图,使其透明。 适用于作品集、简历或可视化材料。祝大家顺利通过面试!ꀀ
PPT制作效率低?试试这4个神器! 作为策划,经常需要制作各种品牌方案、活动复盘和工作汇报。然而,PPT制作不仅费时,还可能不够美观。以下4个网站或许能帮到你: ✅图表魔方 在做方案时,经常需要展示各种图表。直接插入表格可能不太美观,而这个网站可以帮你生成各种专业且美观的图表,让数据展示高大上,像行业报告一样专业。 ✅微词云 在制作方案时,经常会遇到关键词分析、消费者洞察和人群画像等内容。使用这个网站可以生成形象生动的词云图,让人眼前一亮。 ✅Canva可画 可画是PPT中的黑科技,提供大量免费且流行的模版,紧跟流行趋势,非常出彩。支持DIY修改,修改后直接输出,手机端也可下载,使用起来非常方便 ✅Uigradients 这是一个渐变色背景生成网站,虽然有了可画后不太需要,但有时做简单版PPT背景时还是可以用到的,可以下载背景图片𘣀 这些工具可以帮助你提高PPT制作效率,让你的方案更加专业和美观。
自动提取关键词的软件 Leximancer是一款强大的文本分析软件,能够帮助用户从大量文本数据中提取主题、关键词和概念,并可视化它们之间的关系。以下是使用Leximancer进行文本分析的详细步骤: 准备数据 首先,准备好要分析的文本数据。这可以是一份文档、一系列文档或一个文本语料库。确保数据的格式正确,如文本文件或支持的数据库格式。 导入数据 劦开Leximancer软件并导入您的文本数据。可以通过选择导入文件或从数据库中导入数据。确保您选择正确的数据源和文件类型。 数据预处理 襯妕𐦍,进行数据预处理以准备分析。这可能包括去除特殊字符、停用词(如"的"、"在"等常见词汇)和标点符号,以及对文本进行分词等处理。 运行分析 选择适当的分析选项并运行Leximancer进行文本分析。Leximancer将自动识别文本中的主题、关键词和概念,并计算它们之间的关联程度。 结果解释 一旦分析完成,Leximancer将生成可视化的结果,如词云、关系图、主题地图等。解释和理解这些结果是相当重要的,以获取洞察力和深入了解文本数据。 进一步分析和解释 根据需要,您可以对分析结果进行进一步的分析和解释。这可能包括深入研究具体的主题、关键词或概念,并探索它们之间的关系和趋势。 导出和报告 根据需要将分析结果导出为可视化图表、报告或其他格式,以便在学术研究、商业分析或决策制定中使用。 注意事项 ⚠️ 请注意,Leximancer需要一定的学习和经验来正确使用和解释分析结果。建议在使用Leximancer之前阅读相关文档、教程或参加培训,以发挥其潜力和优势。 通过以上步骤,您可以有效地使用Leximancer进行文本分析,提取关键信息并获得深入的洞察力。
高校教师课堂互动秘诀,学生爱不释手! 想要避免课堂上老师讲得激情四射,学生却鸦雀无声的尴尬局面?我摸索出了一些与学生实时讨论的妙招,今天就来和大家分享一下! 首先,我会在课堂上发起主题讨论。只要在讨论框里输入任何问题,学生们就可以在线输入答案,实时互动结果会立刻显示出来。这样一来,每个问题都能吸引至少一半以上学生的参与。学生们不仅能看到自己的答案,还能看到其他同学的回答,互相取长补短,带动那些没有回答问题的同学也加入互动。 其次,通过学生的回答界面,我可以查看“词云”。这个功能可以统计出学生们答案中的关键词,让我直观地了解学生对课堂内容的掌握情况,心中有数。 最后,课后我可以通过“统计”模块查看学生们的总参与情况。在设置板块中,我可以提高互动情况在平时分中的权重,这样期末就可以直观地看到学生的平时表现,计算平时分再也不用拿着点名册和计算器一点点加分啦~ 觉得这些方法有用的话,下次课就试试吧!ꀀ
新媒体必备网址大集合,超实用! 作为一个企业新媒体人,我们真的是什么都要会一点!今天就来分享一些我工作中常用的网站,绝对实用! 常用网址推荐 在线文档:这个不用多说,整理临时灵感和宣传日历都很方便,随时查看和修改。 幕布:整理思路和规划的好工具,比xmind好用多了。 语雀:最近在试用,效果还不错。 编辑器做图网址 搞定设计:模板新颖,做文章长图很方便,素材也多,排版也很时尚。 秀米:老生常谈的排版网站,大家都懂的。 花瓣:设计师用的多,包图网现在看得少了,貌似线下模板多一些。 表情包网站:强烈推荐! 操作后台 公主号、douyin、百度:每天都在看这些平台。 某团开店宝:有实体店的朋友可以用到。 找热点网址 douyin热榜、微博:补充一下这些热榜网站。 查数据网址 各个网址都有不同的数据来源,写得很清楚。 创意灵感 本人是商业策划方向的新媒体,所以会关注一些策划类网站。单纯的新媒体朋友可以多看看公主号。 文案写作工具 文案狗:谐音梗专家,注意⚠️谐音梗可能会扣钱,不要多用。 get写作:公主号文章快速写作网站,个人感觉比giiso好用,giiso貌似是专门服务汽车行业的。 文案生成器:有销售性质和发朋友圈需求的朋友可以用,但现在知道了新媒体互动小程序,这个也不错,专注商业地产朋友圈文案。 文案违禁词查询:douyin的话轻抖用得比较多,有小程序,也很方便,还能一键提取别人的douyin视频文案。 图片处理工具 不是随时都有设计师做图,这些图片处理工具也很好用,都是免费网站,在线做图so easy。 AI智能放大:拍照糊了的时候救急很及时。 批量剪裁:产品图多的话很好用,当然你会ps当我没说。 抠图:试下来比较好用的抠图工具。 压缩:这两个都不错,不仅能压缩多格式图片,GIF也能压缩,基本不会糊,好用。 色值转换:这是个神奇的网站,无意中发现的,竟然还有这种东西,rgb和cmyk格式的任意转换,忘了之前因为什么图文用到了,真是救了我一命。 词云 可以把关键词生成一些指定形状,很有趣的一个网站。 希望这些网址能帮到大家!如果有其他好用的网站欢迎分享哦!
新传考研必备语料库,让你的答案更亮眼 写在前面 由于篇幅限制,未能展示全部专题的实用语料。 论述题干巴巴?语言表达太平淡?语料库来帮你解决这些问题! 语料——为你的答案积累好句。虽然不会让你的答案变得华丽,但可以让你在答题时更加得心应手。 学姐根据历年真题词云统计,精选了9个最常考的专题,并从这些专题中挑选了新传大佬们的论文,包括彭兰、喻国明、韦路、陈力丹、胡正荣、董晨宇等老师的论文,整理了可借鉴的语料。希望在复习冲刺阶段能帮助你更好地拿下论述题! ❓ 如何使用语料?❓ 多读!多读!多读! 语料库不需要背诵,只需在碎片时间反复阅读,留下大致的记忆。在答题时能够运用语料中的优秀比喻和关键词即可。 快来看看今天的精彩内容吧!
推荐系统研究热点与趋势分析 推荐系统领域的研究一直备受关注,尤其是在大数据和人工智能的背景下。以下是近年来推荐系统的关键词和研究方向,帮助你更好地了解该领域的最新进展。 关键词趋势 2022年:图、协同过滤、基于会话的、多任务、对比学习、强化学习、多兴趣、多样性、公平性 2021年:图、冷启动、序列推荐、新闻推荐、自监督、公平性、冷启动、NextPOI 2020年:图、冷启动、基于会话的、注意力、序列推荐、协同过滤、知识图谱、自注意力、time-aware、跨域、CTR、bandit、知识图谱 研究方向建议 图神经网络:近年来,图神经网络在推荐系统中的应用越来越广泛,尤其在处理复杂关系和场景时表现出色。建议深入学习相关知识和技术(如CS224W网课)。 经典任务创新:尽管协同过滤等经典推荐系统任务依然重要,但新的解决方案和创新方法仍在不断探索中。 实践应用导向:论文主题越来越注重实际应用,如序列推荐、新闻推荐等,以提升推荐系统的实用性和效果。 资源获取 这些关键词和研究方向的数据来源于AIS 2022(ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会),收集了截至会议发布(5月14日)之前已公布的2020-2022年六大顶会(SIGIR、WWW、KDD、WSDM、AAAI、IJCAI、CIKM、ACL)中推荐系统领域的论文,使用其标题来构建词云。 通过这些关键词和研究方向的分析,你可以更好地把握推荐系统领域的研究动态和趋势,为你的研究工作提供参考和启发。
词云图怎么做?看这三个最常用的词云生成工具 词云图是一种将文本数据中出现频率较高的关键词以不同大小和颜色显示的可视化工具,它可以帮助我们直观地理解文本的核心内容。以下是3款常用的词云生成工具的简介: 1、Word Art Creator:这是一个无需注册即可免费使用的在线工具,没有词量限制。用户可以通过访问Word Art Creator来创建自己的词云图。不过,由于这是一个外国网站,中文字体有限,可能会出现乱码的情况。 2、Wordsift:这是一个操作界面简单明了的工具,用户可以轻松上手。访问Wordsift即可开始制作词云图。尽管模板样式较少,但其简洁性使得用户可以快速生成词云图。 3、易词云:这是一个功能完整、模板丰富的词云生成工具,操作简单,适合各种需求。用户可以通过易词云来创建个性化的词云图。它提供了丰富的模板和功能,使得用户可以轻松地制作出专业级别的词云图。 以上三款工具各有特点,无论是对于需要快速制作词云图的用户,还是对设计有特定要求的用户,都能提供相应的解决方案。如果制作中文的,可以选择第三款。
如何用Python生成简单词云 最近很多同学都在忙着毕业论文,真是让人头疼啊!不过,我有个小妙招,可以给论文加点料——生成一个词云!这样不仅能让你的论文看起来更酷炫,还能直观地展示关键词。下面我就分享一下用Python生成词云的小代码,绝对简单易懂,赶紧拿走不谢! 准备工作 首先,你需要准备好一段文本。比如,你可以从论文的某个部分提取关键词,或者干脆写一段总结性的文字。然后,把这个文本保存到一个txt文件中。 代码实现 𛊦夸来,我们来看看具体的代码吧: 导入需要的库 首先,你需要导入几个库:jieba(用于分词)、Wordcloud(用于生成词云)和matplotlib(用于显示词云)。 读取文本 打开你刚才保存的txt文件,读取里面的内容。这里我们用open函数,指定路径和编码方式。 分词 用jieba库对文本进行分词,然后把分词结果用空格连接起来。这样我们就能得到一个没有空格的文本串。 设置停用词 停用词就是那些对我们分析没有帮助的词,比如“的”、“在”之类的。你可以从网上找一个停用词列表,或者自己定义一些。把这些停用词保存到一个txt文件中,然后读取这个文件。 生成词云 最后一步就是生成词云啦!用Wordcloud库创建一个Wordcloud对象,设置一些基本参数,比如字体、最大词汇量、宽度和高度等。然后调用generate方法生成词云。 显示和保存 用matplotlib库显示生成的词云,并保存为一个图片文件。这里我们指定保存路径和分辨率(dpi),这样生成的图片会更清晰。 小结 就这么简单!几步操作就能生成一个酷炫的词云,是不是很方便?赶紧试试吧,让你的毕业论文在众多论文中脱颖而出! 希望这个小技巧能帮到你们,祝大家毕业顺利!如果需要更多帮助,欢迎留言哦!
数据分析图 技术栈:Python、request爬虫、wordCloud词云、snownlp情感分析 实现过程: 1️⃣ 评论爬取:通过爬虫从京东网站爬取电脑评价数据。 2️⃣ 数据清洗:对爬取的评论进行分词、停词处理,统计高频词汇。 3️⃣ 词云可视化:使用wordCloud生成词云图,直观展示评论中的关键词。 4️⃣ 情感分析:利用snownlp对评论进行情感分析,区分积极、中性、消极评论。 5️⃣ 图表展示:生成情感分析图和饼图,展示各类评论的比例。 评论情感分析结果: 积极:83.41% 中性:4.97% 消极:11.62% 评论内容分析: 通过分析评论内容,可以发现用户对电脑的外观设计、性能、使用体验等方面都有不同的评价。积极评论主要关注电脑的性能和外观,中性评论则较为客观,消极评论则主要集中在电脑的使用体验和性价比上。 可视化展示: 情感分析图:直观展示积极、中性、消极评论的比例。 饼图:展示各类评论在所有评论中的占比。 通过这些可视化和数据分析,可以更好地了解用户对京东电脑的评价情况,为企业提供有价值的反馈和参考。
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