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在使用微词云情感分析中，很多用户发现某些负面倾向的文本，它的情感得分却是正数，这让很多人感到困惑。这种情况其实是情感分析算法的计算方式不同造成的。本文将详细解析情感分析如何计算得分，以及为什么负面情感得分不是负数。

当我们运行微词云的LDA主题模型分析时，会得到一组主题及其对应的文本分布情况图，但如何衡量每个主题的重要性？哪些主题在数据集中更具代表性？这些问题是很多初学者和研究人员关注的重点。

在LDA主题分析中，我们经常遇到这样的问题：在数千条文本数据中，总有一部分数据未被有效分类，例如在5000条数据中，可能有100条数据未能归入任何主题。这会引发以下疑问：

我们在LDA主题分析报告时，时常想优化主题词云图，那么怎么做才能凸显各个主题下的主题词呢？这次我来交大家几种常见的制作主题词云图的简单教程。

其实，在学术研究中，如何直观地展示关键词之间的联系及其贡献关系，一直是做文本分析时要面临的重要挑战。然而，在关键词贡献关系矩阵的提出中，为构建网络关系图提供了有效的数据支撑。

现有的通用情感词典往往难以满足行业的个性化需求，比如电商行业的“性价比高”、金融领域的“风险可控”，这些词语很难在现成词典中找到对应。而对于需要高精度分析者来说，无法找到适配的情感词会直接影响情感分析结果的准确性和价值

在很多主题分析时，时常遇到的一个困惑就是，为何我的主题下有这么多文本未分类呢？可能因为这个原因，导致一些分析受阻的问题，今天带着大家来揭秘背后的秘密

在文本情感分析中，生成正负面词云图是可视化必不可少的图表展示，快速展示文本中用户不满的情绪，和产品的独特亮点以及用户的好评内容，用词云图的方式在直接不过的方法了，今天就来教大家如何快速制作一张专业醒目的情感词云图。

在使用pyLDAvis的气泡图分析LDA主题模型时，理解图中不同元素的含义和参数的设置对模型质量有重要影响。以下是如何分析`pyLDAvis`气泡图、设置合适的参数，以及主题关系图中的注意点。