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文本关键词统计在线播放_在幻灯片中输入文本的方法(2024年12月免费观看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

文本关键词统计

如何快速搞定词频统计？看这里！还在为词频统计发愁的小伙伴们，快来看看这篇文章吧！𐟓š 如果你需要对年报、专利等大量文本数据进行文本分析或挖掘，以下步骤或许能帮到你。这里以上市公司年报的关键词统计为例，分享一些实用的经验。第一步：下载文本数据首先，你需要下载需要分析的文本数据。例如，年报数据（推荐txt格式，下载速度更快）。如果你有百度网盘的SVIP，下载速度会更快。下载过程可能需要2小时左右，具体时间取决于下载量和网络速度。第二步：构建关键词词典接下来，你需要构建一个关键词词典。可以参考权威文献，将关键词保存到txt文件中，每个词占一行。例如，如果你在做企业财务数字化转型的研究，可以参考相关的词典。第三步：准备Python环境学习一些基础的Python操作是必要的。你可以通过小破站的视频教程来学习如何建立新项目、下载所需的库以及如何运行代码。这样可以避免在运行代码时遇到报错问题。第四步：整理文件将代码文件、年报文件和词典放在同一个文件夹中，方便运行。虽然这不是必需的，但通过改动代码中的文件地址也可以实现。第五步：运行代码最后，运行准备好的代码。完整的对上市公司年报进行关键词统计的代码可以在相关页面找到。关注代码中的灰色字，这些字能帮助你理解每段代码的方法和目的，并且方便根据你的需求修改代码。导出的Excel表格格式和内容也会一并展示。小贴士如果你是非计算机专业的硕士生，只是为了完成毕业论文，完全没有必要花大量时间学习写代码。可以使用现成的数据或代码来节省时间。ChatGPT也是一个非常实用的工具，强烈推荐使用。如果有任何问题，可以在评论区留言哦！𐟓슊希望这些步骤能帮到你，祝大家顺利完成论文！𐟓ˆ

转：1764篇基金三季报的文本统计分析：看好方向及“十大关键词”—— 看好政策反转、周期回升、基本面改善、估值修复，重点关注军工/汽车/非银等行业 “十大关键词”：经济、政策、估值、降息、地产、乐观、回报、出海、美联储、大选（来源：方正策略）「基金」「a股」

#使用类#讯飞智能录音笔 SR702星火版使用心得讯飞智能录音笔SR702星火版是一款功能强大的录音设备，以下是其详细使用方法：一、基本功能操作 1.开机与关机长按录音笔上的电源按钮即可开机或关机。 2.录音单击录音按钮开始录音，再次单击则停止录音。录音过程中，屏幕会显示录音状态和时间。 3.播放录音在录音列表中选择要播放的录音文件，点击即可播放。播放过程中，可以通过屏幕上的控制按钮进行暂停、继续播放、上一首/下一首等操作。二、星火大模型功能 1.星火ⷧ𚪨恊更新系统至最新版本后，在设备端打开录音文件，原来的“摘要”处会改为“星火ⷧ𚪨恢€。关键词：点击“关键词”，智能生成全文关键词，并统计关键词数量。点击关键词可定位到文本对应位置，便于查找。全文纪要：点击“全文纪要”，智能生成全文概要、重点内容和待办事项。全文概要帮助快速把握中心思想；重点内容总结生成全文要点；待办事项则智能生成需要关注的事项，方便规划后续工作。讲话人总结：点击“讲话人总结”，概括不同讲话人的发言，快速了解讲话人核心观点。 2.语篇规整在录音文件播放或编辑界面，点击下方“智能整理”，打开“语篇规整”（原“智能口语规整”），可过滤重复词、叹词及语气词，使文本更加规范流畅。三、翻译功能 1.边录边译在录音过程中，可以实时进行翻译。支持中文与英、日、韩、俄、法、西、越、德、意等多种语言的在线互译。 2.同声翻译除了边录边译外，还支持同声翻译功能。可使用蓝牙耳机或Type-C耳机连接录音笔后使用，实现实时翻译和收听。四、其他功能 1.降噪优化讯飞智能录音笔SR702星火版配备了先进的降噪技术，可以进一步降低办公场景噪声，如键盘声、空调声、开门声等，让人声更清晰。 2.演讲模式在录音笔设备端新增演讲模式使用指导。开启演讲模式后，录音笔会自动优化录音效果，确保录音质量。 3.加速转写在完成录音转写时，系统默认使用加速转写功能，免去了手动点击操作的麻烦。 4.字幕合成录音笔支持字幕合成功能。在录音笔上完成字幕合成后，可以通过数据线连接电脑获取字幕版视频；也可将视频上传至云空间后在云空间查看。 5.声源定位图播放录音时，原来的波形图升级为声源定位图示，便于用户更直观地了解录音情况。 6.回收站功能在录音笔APP和Web端增加回收站功能，云空间误删除的文件可从回收站找回。五、使用注意事项 1.电量管理请确保录音笔电量充足，避免在录音过程中因电量不足而中断。 2.存储空间定期检查录音笔的存储空间，及时清理不必要的录音文件，以确保有足够的空间存储新的录音内容。 3.网络连接在使用翻译、同步至云端等功能时，请确保录音笔已连接到可用的网络。 4.维护保养定期清洁录音笔的麦克风和外壳，避免灰尘和污垢影响录音效果。同时，避免将录音笔暴露在潮湿、高温或低温的环境中，以免影响其使用寿命。总之，讯飞智能录音笔SR702星火版具有多种实用功能，用户在使用过程中可以根据自己的需求灵活选择和使用。 #科大讯飞智能录音笔#

TF-IDF：词袋模型中的关键词提取秘诀 𐟓š TF-IDF（词频-逆文件频率），是一种在信息检索和文本挖掘中常用的加权技术。它通过统计方法评估一个词在一个文档集合中的重要程度。 𐟓ˆ 词语的重要性随着它在文档中出现的次数增加，但同时会随着它在整个语料库中出现的频率减少而下降。换句话说，一个词语在某篇文章中出现次数越多，同时在所有文档中出现次数越少，越能代表该文章。 𐟔 某些词语在所有文档中出现频率都很高，这反而说明这些词并不重要。因此，除了考虑词频（TF），还需要引入逆文件频率（IDF）来衡量一个词的重要性。 𐟓‰ IDF（Inverse Document Frequency，逆文件频率）表示关键词的普遍程度。如果包含词条 i 的文档越少，IDF越大，则说明该词条具有很好的类别区分能力。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数来计算。 𐟒ᠩ€š过结合TF和IDF，TF-IDF能够有效地提取出那些在特定文档中具有代表性的关键词，从而在信息检索和文本挖掘中发挥重要作用。

掌握这些Excel函数，工作效率翻倍！最近接手了一个让人头疼的任务：要审计一堆国企的数据，工作量巨大。每次面对一堆Excel文件，我都觉得头皮发麻。不过，好消息是，Excel有很多强大的函数，能大大提高我们的工作效率。今天我就来分享一些我最常用的函数，希望能帮到大家： TRIM：去空格这个函数简直是神器，特别是当你需要清理数据中的多余空格时。 IF：条件函数这个函数可以根据不同的条件返回不同的结果，简直是数据处理的万能工具。 TEXT：文本函数你可以用这个函数来指定文本的格式，比如把日期格式统一改成“YYYY-MM-DD”。 VLOOKUP：垂直查找函数这个函数非常有用，特别是当你需要在多个表格中查找数据时。 MID：提取字符从字符串中提取指定位置的字符，比如你需要从身份证号码中提取出生日期。 LEN：计算长度这个函数可以帮你计算字符串的长度，比如你需要统计某个列中数据的数量。 CONCATENATE：连接字符串这个函数可以把多个字符串连接在一起，比如你需要把多个列的数据合并成一个。 FIND：查找子字符串位置这个函数可以帮你找到某个子字符串在字符串中的位置，比如你需要查找某个关键词的出现位置。 SUBSTITUTE：替换字符串这个函数可以帮你把一个字符串中的某个部分替换成另一个，比如你需要把所有的“男”替换成“男性”。 Excel是我们日常工作中常用的办公软件，掌握这些函数可以让你的数据处理效率大大提升。希望这些小技巧能帮到你们！赶紧试试吧，让你的工作效率飞起来！𐟚€

西湖评论分析，Python来助力！ 𐟓š 本项目旨在通过Python对杭州西湖景点的用户评论进行情感分析和主题建模，数据集包含8800条用户评论。 𐟔砦•𐦍†析流程：文本预处理：将评论转换为适合分析的格式。分词：使用jieba库进行分词。词频统计：统计每个词的频率。可视化：绘制词云图，直观展示关键词。情感分析：判断评论的情感倾向。主题建模：通过主题模型分析评论的主题。 𐟒𛠨🐨ጧŽ異ƒ：Jupyter Notebook 𐟓Š 项目报告：包含数据集、分析代码、停用词列表和词云图背景图。 𐟓 代码示例：分词与词频统计 ```python import jieba from collections import Counter def load_stopwords(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = set([line.strip() for line in f]) return stopwords stopwords_file_path = "停用词列表.txt" stopwords = load_stopwords(stopwords_file_path) def tokenize_and_remove_stopwords(text): words = jieba.lcut(text) words = [word for word in words if word not in stopwords] return ' '.join(words) ``` 情感分析与主题建模代码将在后续章节中详细展示。

多语种关键词提取：4种方法大比拼【需求】需要从文本中自动提取关键词，包括短文本（一句话）和长文本（几百字），支持多种语言。【Python库选项】有几种常见的关键词提取方法，如TF-IDF、RAKE、TextRank和keybert。以下是两种方法的详细介绍： TF-IDF：这是一种经典的关键词提取方法，基于词频统计。它的优点是速度快，但需要依赖文档集，适用于语料库。对于短文本，可以通过设置停用词来提高提取效果。在设备配置较低的情况下，TF-IDF是一个不错的选择。 Keybert：这是一种基于BERT的关键词提取方法，通过向量化和余弦相似度来提取关键词。它的优点是准确度高，关键词长度可控，但缺点是速度较慢。Keybert在短句和长语篇中都有较好的表现。如果使用内置的停用词列表，可能会遇到问题，因此建议使用自定义的停用词列表。此外，还有其他几种方法值得了解： TextRank：这种方法与PageRank算法类似，基于权重算法。它不需要依赖文档集，但更适合长文本。 RAKE：这种方法比TextRank更快，但效果有待考量。如果对关键词的数量没有特别要求，可以多提取一些关键词，总会有有用的信息。希望这些方法能帮到你！

文本主题挖掘：词频统计背后的秘密文本分析的一个重要任务就是发掘文本中潜在的主题。主题模型（topic model）就是这样一种用来描述语料库及其潜在主题的数学模型。简单来说，主题模型就是用数学语言来描述一个主题。词频统计：从词语到主题 𐟓Š 在介绍词袋模型时，我们知道文本中出现的词语可以反映文本的主题。那么，如果我们能搜集到只包含某个单一主题（比如“教育”）的若干文档，并对其中词语的出现频率进行统计，统计的结果就可以作为这个主题的一种表示。具体来说，如果词典的大小为V，对每一个词语，我们统计它在所有文档中出现的总数n，再除以文档中的总词语数ni，就可以得到对应的词频fi。将这些词频组合在一起，就得到了一个维数为V的词频向量1= (，)。这个词频向量就是“教育”这个主题的一种数学上的表示。词频统计的局限性 𐟚늊虽然词频统计的方法为我们提供了对主题进行建模的思路，但这种方法在实际操作中有其缺点。首先，每一篇文档通常包含不止一个主题，单一主题的文档十分稀少。其次，语料库中并没有关于文档主题的标注信息，即便存在单一主题的文档，我们也很难将其从海量的语料库中发掘出来。如何获取每个主题的词频向量？ 𐟔 因此，在实际操作中，我们必须借助额外的技术来获取每个主题对应的词频向量。这些技术包括但不限于自然语言处理、机器学习等。通过这些技术，我们可以从海量的语料库中发现并提取出每个主题的关键词和短语，从而得到每个主题的数学表示。结语 𐟓š 总的来说，文本分析是一个复杂而有趣的任务。通过词频统计和其他技术手段，我们可以从大量的文本数据中发现潜在的主题和模式。这些信息对于理解文本内容、进行市场分析和预测等都具有重要的价值。

企业微信员工聊天记录如何查看？ [标题] 企业微信管理员能否查看员工聊天记录？𐟤” 很多老板都担心员工私下接单或者飞单，其实企业微信的会话存档功能可以很好地解决这个问题。通过这个功能，管理员可以随时查看员工的聊天记录，确保沟通情况透明。 𐟓‹ 服务版会话存档：这个版本可以记录员工与外部联系人（包括微信客户和企业微信客户）之间的聊天记录，以及该员工所在的所有群聊记录。服务版不仅支持文本、图片、视频、文件等消息，还能获取60秒语音条和日常办公文件。 𐟓ž 企业版（范围更广）：除了服务版的功能外，企业版还能记录员工与微信客户或企微客户的语音通话。开通会话存档功能后，还可以使用以下几个衍生功能：数据统计合规监控风控设置超时未回复提醒根据AI关键词自动打标通过这些功能，管理员可以更好地管理员工的行为，确保企业运营的合规性。

语料库语言学与数字人文的七大关系 𐟌Ÿ 语料库语言学和数字人文之间有着密切的联系，它们在语言研究和文本分析领域相互影响，共同推动着学科的发展。以下是两者关系的几个关键点： 1️⃣ 语料库的基础：语料库语言学通过构建和分析大规模文本语料库来研究语言现象。数字人文为语料库语言学提供了丰富的数字化文本资源，使得研究人员能够更轻松地访问、管理和分析大量文本数据。 2️⃣ 文本数字化与存储：数字人文领域的技术和方法使文本能够被数字化并存储在电子数据库中。这些数字化文本成为语料库语言学研究的基础，研究人员可以从中提取语言特征、分析语言结构、探讨语言变化等。 3️⃣ 语料库的建立：数字人文技术有助于创建和维护大规模的语料库，这些语料库包括各种类型的文本，如书籍、文章、社交媒体数据等。这些语料库可以用于语料库语言学的研究，以揭示语言使用的模式和规律。 4️⃣ 文本挖掘与信息抽取：数字人文和语料库语言学都利用文本挖掘和信息抽取技术来自动化分析大规模文本数据。这些技术可以用于提取关键词、实体、事件等信息，以及发现文本中的模式和趋势。 5️⃣ 文本分析方法：数字人文和语料库语言学都使用统计分析、机器学习、自然语言处理等方法来分析文本数据。这些方法可以用于研究语言结构、情感分析、主题建模等语言学问题。 6️⃣ 语言历史研究：数字人文技术使研究人员能够重建历史文本，并研究语言的演变和变化。这对于历史语言学和历史文化研究具有重要意义。 7️⃣ 数字人文工具：数字人文领域开发了许多工具和平台，用于处理和分析文本数据。这些工具可以为语料库语言学研究提供支持，简化数据处理和分析的过程。 𐟔 综合而言，语料库语言学和数字人文之间的关系是相互促进和互补的。数字人文为语料库语言学提供了数字资源和工具，而语料库语言学提供了一种方法来分析和理解文本数据中的语言现象。这种交叉与合作有助于推动语言学和数字人文领域的发展，使我们更好地理解语言和文本在社会和文化背景中的作用和演变。

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