老師讓你做“概念關(guān)系圖”或“語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖”，“或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”完全不會(huì)？做出來(lái)的圖又丑又亂，看不出重點(diǎn)？想用圖來(lái)提煉主題、展示關(guān)鍵詞關(guān)系，奈何工具太復(fù)雜？別急，這篇筆記教你——5分鐘生成“學(xué)術(shù)款網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖”，讓你的論文更有邏輯、更有圖感！
在使用微詞云情感分析中，很多用戶發(fā)現(xiàn)某些負(fù)面傾向的文本，它的情感得分卻是正數(shù)，這讓很多人感到困惑。這種情況其實(shí)是情感分析算法的計(jì)算方式不同造成的。本文將詳細(xì)解析情感分析如何計(jì)算得分，以及為什么負(fù)面情感得分不是負(fù)數(shù)。
當(dāng)我們運(yùn)行微詞云的LDA主題模型分析時(shí)，會(huì)得到一組主題及其對(duì)應(yīng)的文本分布情況圖，但如何衡量每個(gè)主題的重要性？哪些主題在數(shù)據(jù)集中更具代表性？這些問(wèn)題是很多初學(xué)者和研究人員關(guān)注的重點(diǎn)。
在LDA主題分析中，我們經(jīng)常遇到這樣的問(wèn)題：在數(shù)千條文本數(shù)據(jù)中，總有一部分?jǐn)?shù)據(jù)未被有效分類，例如在5000條數(shù)據(jù)中，可能有100條數(shù)據(jù)未能歸入任何主題。這會(huì)引發(fā)以下疑問(wèn)：
我們?cè)贚DA主題分析報(bào)告時(shí)，時(shí)常想優(yōu)化主題詞云圖，那么怎么做才能凸顯各個(gè)主題下的主題詞呢？這次我來(lái)交大家?guī)追N常見的制作主題詞云圖的簡(jiǎn)單教程。
其實(shí)，在學(xué)術(shù)研究中，如何直觀地展示關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系及其貢獻(xiàn)關(guān)系，一直是做文本分析時(shí)要面臨的重要挑戰(zhàn)。然而，在關(guān)鍵詞貢獻(xiàn)關(guān)系矩陣的提出中，為構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖提供了有效的數(shù)據(jù)支撐。
現(xiàn)有的通用情感詞典往往難以滿足行業(yè)的個(gè)性化需求，比如電商行業(yè)的“性價(jià)比高”、金融領(lǐng)域的“風(fēng)險(xiǎn)可控”，這些詞語(yǔ)很難在現(xiàn)成詞典中找到對(duì)應(yīng)。而對(duì)于需要高精度分析者來(lái)說(shuō)，無(wú)法找到適配的情感詞會(huì)直接影響情感分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和價(jià)值
在很多主題分析時(shí)，時(shí)常遇到的一個(gè)困惑就是，為何我的主題下有這么多文本未分類呢？可能因?yàn)檫@個(gè)原因，導(dǎo)致一些分析受阻的問(wèn)題，今天帶著大家來(lái)揭秘背后的秘密
在文本情感分析中，生成正負(fù)面詞云圖是可視化必不可少的圖表展示，快速展示文本中用戶不滿的情緒，和產(chǎn)品的獨(dú)特亮點(diǎn)以及用戶的好評(píng)內(nèi)容，用詞云圖的方式在直接不過(guò)的方法了，今天就來(lái)教大家如何快速制作一張專業(yè)醒目的情感詞云圖。
