1.關鍵字提取： 關鍵詞抽取就是從文本里面把跟這篇文檔意義最相關的一些詞抽取出來。這個可以追溯到文獻檢索初期，當時還不支持全文搜索的時候，關鍵詞就可以作為搜索這篇論文的詞語。因此，目前依然可以在論文中看到關鍵詞這一項。 除了這些，關鍵詞還可以在文本聚類、分類、自動摘要等領域中有着重要的作用。比如在聚類時將關鍵詞相似的幾篇文檔看成一個團簇，可以大大提
📚 今日目標 掌握文本預處理基本技術 學習詞頻分析和TF-IDF 掌握情感分析方法 學習主題建模（LDA） 實踐文本分類 📝 第一部分：文本預處理 1.1 安裝必要的包 # 安裝文本挖掘相關包 install.packages(c("tm", "tidytext", "text2vec", "
1. 關鍵詞提取技術 在本章，你將瞭解目前較為實用的關鍵詞提取技術。關鍵詞是代表文章重要內容的一組詞。對文本聚類、分類、自動摘要等起重要的作用。此外，它還能使人們便捷地瀏 覽和獲取信息。現實中大量文本不包含關鍵詞，自動提取關鍵詞技術也因此具有重要意義和價值。 一篇文檔的關鍵詞等同於最能表達文檔主旨的N個詞語，即對於文檔來説最重要的詞，因此，可以將文本
在數據分析和自然語言處理中，快速洞察文本中的高頻關鍵詞是一項基礎而重要的任務。無論是用户評論、社交媒體帖子還是新聞文章，將非結構化文本轉化為直觀的視覺呈現（如詞雲）能幫助我們迅速抓住核心主題。本文將帶你使用 Python 從 CSV 文件讀取文本數據，進行清洗與統計，並最終生成一張美觀的詞雲圖。 1. 準備工作：安裝依賴庫 我們需要以下三個關鍵庫： p
