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老师让你做“概念关系图”或“语义网络图”，“或神经网络”完全不会？做出来的图又丑又乱，看不出重点？想用图来提炼主题、展示关键词关系，奈何工具太复杂？别急，这篇笔记教你——5分钟生成“学术款网络关系图”，让你的论文更有逻辑、更有图感！

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。