词云教程 · 微词云

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。

在做LDA主题分析时，经常遇到一些干扰数据无法去除，或数据分类不精准问题那么是否可以人工干预去除以上问题呢？那么这就涉及到主题分析中的半自动分类功能了

中文情感强度分析,情感强度,微词云情感分析情感强度分析作为情感计算的深入探索，能够帮助我们从情感的强烈程度、密集度等角度挖掘文本的深层含义。

LDA主题分析时，在面对对分词后大量的关键词时，应如何选择，成了一件头痛的事？又想提高主题词独特性！还想避免主题词重叠在一起的问题针对主题词选择问题，我做了详细的指导方案，帮助分析者更精准地选择、筛选和优化主题提高主题词独特性！