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语言学研究必备语料库网站 探索语言学领域的宝藏,我们为您精选了一系列语料库网站和工具! 1️⃣ English-Corpora.org 𐎏W新闻文本:从2010年至今的海量新闻,全球英语新闻来源一网打尽,实时分析语言变化和趋势。 COCA美式英语:涵盖新闻、杂志、学术文章,洞察当代美国英语常用词和表达方式。 BNC英国英语:丰富的现代英国英语样本,研究英国英语的标准使用和语域变体。 2️⃣ 必备工具推荐 ️ AntConc:经典语料库分析工具,关键词、词频、搭配一目了然。 Wmatrix:强大的多层次语义标签和语法分析,跨文本语义场域和词汇密度轻松比较。 蓫etch Engine:独特词汇素描和共现模式分析,多语言语料库管理轻松搞定。 如何获取社媒文本或网络新闻? 试Instant Data Scraper或R代码,轻松扒取Reddit帖子、社交媒体评论或新闻文本! 娯学研究,从这里开始!
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揭秘谷歌SEO的三大板块 想要网站在谷歌搜索中脱颖而出?那就得了解谷歌SEO的三大板块! 甥chnical SEO:这是网站架构和技术的优化,确保网站能被谷歌顺利“抓取”和“理解”。 Content SEO(On-page SEO):这是关于页面内容的优化,包括关键词密度、内容质量等,让你的网页内容更吸引人,也更符合谷歌的算法。 Off Page:这是外部链接和社交媒体的优化,通过增加外链和社交互动,提升网站的权威性和曝光度。 ᥰ贴士:想要提升排名,还得关注这些关键因素:外链(Backlinks)、内容相关性、内容新鲜度 、页面加载速度⏰和移动设备友好性𑣀 谷歌还会根据你的搜索历史、地理位置和语言来为你定制搜索结果哦!现在,你对谷歌SEO有了更深入的了解了吧?赶快行动起来,优化你的网站吧!ꀀ
互联网营销必备:4大特点与实用技巧 互联网营销,你了解多少?这是一种以互联网为基础的新型市场营销方式,利用数字化的信息和网络媒体的交互性来实现营销目标。简单来说,就是通过互联网手段开展的营销活动。 资源共享性 𒊥觽络环境下,大多数资源都是可以共享的。比如,关键词权重、推广渠道、流量等。只要你在相关方向上投入足够的资源,就能享用这些所谓的“网络共享资源”。资源共享让企业营销活动更加高效。 广泛传播性 ⊤网营销活动的覆盖面非常广,几乎可以触及所有“有网”的受众。比如,2019年微信推出的“给我一面国旗”活动,刷爆了朋友圈,让所有人的微信头像都多了个小国旗头像框。这种活动不仅吸引了大量关注,还成功提升了品牌曝光度。 信息留存长效性 在网络时代,信息被覆盖的频率非常低。很多事情发生后,可以被再次利用的机会很多。比如,企业通过做出某些代表性事件或者取得某种成就后,往往可以长久地从中获得收益。 资源整合性 犤网营销离不开相关的推广渠道,而这些渠道想要获得功效,就需要不断被人们打上清晰的“价值标签”。这些“价值标签”就是网络资源整合特性的具体形式。比如,“知乎”逐渐成为网友寻找问题解决方案的首选平台,一句“有问题,上知乎”也逐渐被大众认可。 信息实时交互性 슧互联网能够超越时间约束和空间限制进行信息交换,使得营销脱离时空限制进行交易变成可能。企业有了更多的时间和更大的空间进行营销。在互联网营销的基础上,营销策略从制定到实施,再到实施过程中的细节调控,企业都可以做到根据群众所表达的相关内容进行对应的调整。 清晰目的性 网营销的目的虽然是为了获得转化,但在获得转化的过程中,却存在较为明显的差异。如文章阅读量、信息转载量、内容评论数与好评率等,只要其中任何一项企业能够获得成功,那么这场互联网营销便可以称为成功。或许短时间内,这类营销效果并没有转化成具体的收益,但却依旧被称为实现了营销目的。 通过了解这些特点,你可以更好地制定和执行互联网营销策略,从而实现营销目标。记住,互联网营销的核心在于创新、互动和效果,不断学习和实践是关键。
【神秘富豪4.46亿拿地现大乌龙!没有参拍资格,5000多万保证金打水漂】11月20日的杭州土拍,一位神秘“自然人”以总价4.46亿元、溢价64.55%拿下了下沙一宗低密宅地。 溢价率新高、“自然人”、低密度宅地,在这些关键词的烘托下,连滨江集团经过49轮竞价,以总价39.5亿元拿下的奥体单价地王,都不香了。 但这次摘地很快被喊停了,不仅5423万元保证金打了水漂,这位“自然人”可能还要承担相应的经济和法律责任。 11月27日,《每日经济新闻》记者拨通了杭州市规划和自然资源局、杭州市公共资源交易中心的咨询电话,一位工作人员表示:“自然人不能参拍杭州市的住宅用地。这块地后续是否重新挂牌要等通知。”(每日经济新闻)
文科生必备的五大思维技巧,你掌握了吗? 昨天我们聊了四种文科思维,今天继续分享另外五种我在高中时总结的文科思维。 正向思维 正向思维其实很简单,就是我们要有一个正确的立场和观点。考试教材也好,各种资料也好,都有一个核心点,那就是立德树人。简单来说,就是引导我们树立正确的三观。所以在文科答题时,一定要秉持正确的观念,不符合立场的选项或表述直接排除。 逆向思维 逆向思维和理性思维有点类似,但也不完全一样。在做题时,经常会遇到课本上学的内容和题目考察的内容完全相反的情况。这就是新高考题目的创新性和难度所在。千万不要先入为主,材料反映什么我们就选择什么。很多时候,材料反映的内容和我们所学到的内容、常识有出入,此时要以材料为准。 发散思维 发散思维在文科学习中非常重要。拿到一个核心关键词,就要围绕它展开联想,想到所有相关的知识点。比如地理中提到城市,就要想到城市的功能、规模、人口、等级体系、结构、布局、数量、城市化速度、城市化问题及其解决等等。再比如交通,就要想到交通路线的里程、站点、方式种类、交通网络的布局、交通运输枢纽和网络建设、交通的连续性、安全性、稳定性以及成本和密度等等。 理性思维 理性思维就是不要先入为主,不要把自己的主观意识带入题目中。在分析材料所反映的观点之前,不要有超前的判断。材料反映什么就选择什么,回答什么。这样才能避免主观臆断,做出正确的选择。 总结 掌握好这些文科思维,许多问题就会迎刃而解,有些错误也能更好地理解和改正。大家一定要有意识地培养自己的文科思维。 希望这些技巧对你们有帮助!如果你觉得有用,记得关注我哦,更多干货等着你!
Citespace到底过时了吗? Citespace是什么? Citespace是一款非常强大的文献可视化分析软件。它的主要功能是在海量文献数据中帮你找到关键信息,让你能从全局视角把握研究热点、前沿和未来发展趋势。 Citespace的亮点 虽然Citespace可能没有一些工具那么“智能”,但它依然有很多用户。对于那些不擅长编程、不熟悉各种复杂工具的人来说,Citespace仍然是一个快速了解领域发展情况、辅助研究综述撰写、绘制精美图表的好选择。 Citespace的功能 知识图谱绘制:Citespace可以将文献间的关系以可视化图谱的形式呈现,让你更加直观地理解研究领域的知识结构和发展趋势。 主题演化分析:通过Citespace的主题演化分析功能,你可以了解研究主题的演变过程,以及各阶段的研究热点和重点。 合作网络分析:Citespace可以展示作者、机构和国家的合作情况,帮助你发现潜在的合作关系和合作模式。 共被引分析:通过共被引分析,你可以找到领域内的重要文献和关键知识点,深入理解研究领域的前沿和发展方向。 突变词检测:Citespace可以检测到文献中出现频率突然增加的关键词,帮助你发现新的研究热点和趋势。 聚类分析:Citespace的聚类分析功能可以将相似的文献聚类到一起,让你更加方便地了解各领域的研究现状和主要研究成果。 ᠦ 虽然有些工具可能更智能,但Citespace在文献可视化分析方面依然有其独特的优势。对于很多研究者来说,它仍然是一个非常实用的工具。
如何用文本分析法提升会计研究? 在会计领域,文本分析法可以成为一种强大的研究工具。以下是一些关键步骤,帮助你利用文本数据来深化对会计问题的理解。 明确研究目的 首先,你需要明确自己希望通过文本分析获得什么信息。这可能包括探索特定问题、了解市场反馈或评估公司表现等。 选择文本来源 确定你要分析的文本来源,这可能是财务报告、新闻媒体或社交媒体平台等。确保这些来源的数据是可靠和适当的。 𐦍𗥏和预处理 收集文本数据并进行预处理,包括去除噪音、标准化文本格式、去除停用词(如“的”、“是”等)和进行词干提取(将词语转化为词干,如将“运行”和“运行中”视为同一词根“运行”)。 砦本分析方法的选择 选择适合你研究问题的文本分析方法。以下是几种常用的方法: 情感分析:分析文本中的情感倾向,判断文本内容的情绪,例如,股东对公司的态度、评论的正负面情感等。 主题建模:通过识别文本中隐藏的主题和模式,例如,LDA(Latent Dirichlet Allocation)等模型可以帮助识别并分组相关的词语。 词频分析和关键词提取:分析文本中词语的频率和重要性,识别出关键词和热门主题。 网络分析:如果数据包含社交媒体评论或互联网内容,网络分析可用于理解不同实体之间的关系,例如公司和其客户之间的互动等。 分析和解释结果 进行文本分析,并解释分析结果。将文本分析的结果与研究问题联系起来,探讨发现的意义和可能的影响。 젩ꌨ实证 如果可能,将文本分析的结果与其他数据或实证研究结果相互验证,以增强研究的可信度和准确性。 ️ 方法介绍 自然语言处理(NLP)工具:使用NLP工具和库(如NLTK、SpaCy、Gensim等)对文本进行处理和分析,这些工具提供了文本分析所需的功能和算法。 文本挖掘技术:利用文本挖掘技术,例如基于机器学习的分类器、聚类算法、词向量模型(如Word2Vec、BERT等),以发现文本中的模式和关联。 情感分析工具:使用情感分析工具来识别文本中的情感极性,评估股民对公司或财务信息的情感倾向。 话题建模技术:应用主题建模技术,诸如LDA、NMF(Non-negative Matrix Factorization)等模型,识别文本中的主题并进行分类。 通过这些步骤,你可以更深入地了解会计数据背后的信息和趋势,从而做出更明智的决策。
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