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挖掘文本关键词在线播放_100个常用的关键词语文(2024年11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：2024-11-28

挖掘文本关键词

今年最不后悔读的一本大模型新书 𐟓š 探索如何巧妙运用预训练的大型语言模型，从文本生成到语义搜索，再到文本分类与聚类，开启AI应用的新篇章。 𐟚€ 构建高效的大型语言模型流水线，深入挖掘文本主题，聚类文本文档。 𐟔 创建先进的语义搜索引擎，超越传统关键词匹配，运用密集检索和重新排名技术。 𐟒ᠥ‘掘大型语言模型在各种实际场景中的潜在价值，探索其无限可能。 𐟔砦𗱥…夺†解基础Transformer模型（如BERT和GPT）的架构，掌握其精髓。 𐟧頧 ”究大型语言模型的训练过程和原理，揭开其神秘面纱。 𐟛 ️ 探索优化大型语言模型的不同方法，如生成模型微调、对比微调和上下文学习。 𐟎𘺧‰𙥮š应用场景优化大型语言模型，提升其性能和效率。 𐟌Ÿ 通过这些内容，您将能够以50%以下的文字重复率巧妙地表达相同的含义，让AI技术为您的创作提供无限灵感。

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

如何用八爪鱼采集器抓取网络文本？大家好！上期我们聊了聊ROST CM6网络文本挖掘分析工具的使用方法，很多朋友对数据获取这一块还是有点晕。今天我就以八爪鱼采集器为例，手把手教大家如何抓取网络文本。第一步：词云图展示 𐟓Š 首先，看看我们用八爪鱼采集器爬取的两千条网络文本做成的词云图。是不是很酷？第二步：八爪鱼采集器界面 𐟐™ 打开八爪鱼采集器，界面非常简洁。下面有很多热门模板，比如关键词、地图坐标、影评等等。今天我们以旅游景点的网络评价为例，来介绍如何自定义任务。第三步：新建任务 𐟓„ 点击“新建任务”，把需要爬取的网址复制上去，然后保存设置。接着，页面会跳转到你复制的网站。第四步：自动翻页 𐟔„ 因为我们需要爬取每一页的内容，所以在网页中点击“下一页”。然后在右侧的操作提示栏中，点击“循环点击下一页”，这样就能实现自动翻页了。第五步：选择内容 𐟓 在网页中点击需要爬取的内容，比如评论的文本、昵称、评分、发布时间、IP等等。这里我只选择了评价文本。然后点击操作提示中的“选中全部相似元素”。第六步：文本内容 𐟓‹ 接下来，点击操作提示中的文本内容。第七步：采集模式 𐟒𞊦ˆ‘选择的是本地采集中的普通模式，数据会保存在电脑上。第八步：爬取速度 ⏱️ 爬取速度大概每分钟六百多条，速度还是挺快的。如果前面操作出错，就会一直卡在0，所以需要回去检查一下。采集完毕后导出数据，就可以进行后续的分析了。第九步：导出数据 𐟓ˆ 爬取完毕后，导出数据就可以进行后续的分析了。希望这篇教程能帮到大家！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！

如何搭建有深度的问题意识论文框架经过一番讨论和修改，我终于找到了一个更好的方法来搭建我的论文框架。第一天，我整理了一些关键词，并理清了它们之间的关系。到了第二天，我和表姐（一个行外人士）进行了讨论，进行了第二次修改。经过第一次修改后，我的研究问题变得更加明确，论文的体量也变得合理，我也开始跳出文本思考问题。然而，仍然有一个大问题：我依然是从研究问题的背景切入，写起来像一篇教材。于是，我决定勇敢地直接提出要解决的问题，然后在后面用“是什么”、“为什么”、“怎么做”的结构来重新调整论文。如果理论背景非常重要，难以割舍，那么就把它作为论据，拆开放在其他论点下面。这样，问题意识就变得更加明晰，论文不再是编写普及性教材，而是围绕问题逐步深入。刚才不是找到了三个关键词并理清了它们之间的关系吗？这个时候，就可以按照逻辑顺序把它们各放一章了。中间章，或者说论文的主体，统统都是“为什么”。论文就是一个不断提问“为什么”并挖掘的过程。对于重要的关键词，可以梳理它们的源流史，提问它们与主要研究对象的关系，挖掘它们的积极意义、消极意义以及为什么。总之，论文的主脉就是问题意识和关键词贯穿的，然后主脉旁边有侧脉，每个侧脉还有更细的脉络，最后组成一片树叶，脉络之间的联系一定是清晰的。根据这个思路，我又调整了一遍论文，把背景作为论据塞入各个分论点之中，将研究问题提到最前面，突出问题意识，并通过各个关键词的逻辑关联体现出了论文的起承转合。说起来轻松，但其实写论文是一个很艰辛很痛苦的过程。具体到底如何写如何调整，需要大家在具体的实践中反复揣摩。万事开头难，论文框架的搭建尤其困难，但也尤其关键。希望我走过的弯路和我的感悟和方法可以帮助到大家！

𐟚䣀Š父爱之舟》深度解读PPT教案𐟓– 𐟌Š 一、图片导入，捕捉信息 𐟖𜯸 展示水乡风光，引导学生观察并提取关键信息（吴冠中、船），自然引出课题。 𐟓– 二、初读课文，把握大意 𐟔 朗读课文，捕捉描写小渔船的句子，理解“父爱之舟”的内涵。 𐟓š 准确发音，理解生词，如“踩高跷、买茧子、卖枇杷”，帮助学生构建词汇网络。 𐟌 概括场景，整体感知，通过关键词连接场景，形成连贯的文本理解。 𐟒‘ 三、细节挖掘，情感体验 𐟒ᠥœ觟›盾中感受父子情深，关注“穷”字背后的生活细节，体验住客店换房的情景。 𐟍⠩€š过对比“吃玩”的描写，感受逛庙会的欢乐氛围，进一步体会父子的情感交流。 𐟎蠤𛎧œ略号的运用中，发现父子间的互动与默契，进行画面补白，丰富情感体验。

余华《在细雨中呼喊》儿童形象解读 𐟓š 论文题目：《在细雨中呼喊》中的儿童形象探究 𐟓 论文字数：12915字 𐟔 查重率：6.9% 𐟓 摘要：《在细雨中呼喊》是余华的首部长篇小说，通过描绘三种儿童形象——孤独型、早熟型和叛逆型，展现了孤独与欲望，并深入挖掘了人性的真实面貌。余华利用儿童视角的单纯和直观感知，通过主人公的回忆重构，增强了叙事效果，使文本呈现出情节淡化、散文化的结构特点。本文从余华的个人生活经历、时代背景以及外国文学的影响出发，探究儿童形象的成因，从而深入了解作家对时代、文化、人性本质的探索和思考，引发更多人对儿童群体的关怀。 𐟓š 关键词：余华；《在细雨中呼喊》；儿童形象

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。 𐟓š 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。 𐟒𛠦•𐦍𗥏–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。 𐟓Š 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’Œ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。

腾讯金融风险管理面试全攻略最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试，真是挑战满满啊！面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备，我整理了一些面试问题及其答案，希望对你们有帮助！实习经历介绍 𐟓… 首先，面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历，重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 𐟓š 接下来，面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术，主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 𐟤– 然后，面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种处理不平衡数据集的过采样方法，通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。如何量化新旧分布差异？ 𐟓Š 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识，比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。最熟悉的分类模型 𐟓ˆ 接着，面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接，我选择了逻辑回归作为我的答案。文本分析任务 𐟓– 面试官还问了我如何处理文本分析任务，特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型，比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 𐟕𐯸 然后，面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 𐟔„ 最后，面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进，主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人，同时对风控相关的业务知识也有一定了解。总结 𐟓 虽然这次面试已经结束了，但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利！加油！

比赛前，我挖到3款AI神器！最近为了准备比赛，我真是挖到宝了！比Chatgpt还好用的AI教学辅助工具，简直是我的新宠！先来说说Natural Reader吧，这是一款文本转语音的程序，能把任何书面文本变成口语。无论是PDF、Office文档、电子书，还是图像，都能轻松搞定。想象一下，在课堂上设置真实情境任务时，用这个语音程序来设计微情境，学生们是不是会更感兴趣？哈哈，英语课堂瞬间活跃起来！接下来是Gamma，这是一款基于人工智能的PPT制作工具。只要输入内容和指示，它就能自动生成幻灯片的结构、文本、图像、图表、颜色和字体。这样我们就可以根据具体课时主题选择合适的PPT主题和排版，简直太方便了！最后要介绍的是Writesonic，这是一款基于人工智能的写作工具。只需要输入一些基本信息，比如主题、关键词、文章类型等，它就能自动生成一篇高质量的文章。无论是博客、广告文体，还是课堂需求，比如故事风格、商业风格、学术风格，都能轻松搞定。比如在读后续写中，引导学生挖掘主题意义后，用这个工具补充一篇主题意义相同但文体不同的文本，也可以是听力形式，让学生与文本完成深度互动，形成学习闭环。总之，信息技术赋能英语教学是未来的趋势，千万不能温水煮青蛙固步自封呀！多多尝试这些新工具，教学效率和质量都会大大提升！✊✊✊

归园田居：从初读到深读的教学思路归园田居这首诗，真的是一个宝藏，有两个关键词可以深入挖掘：一个是“拙”，另一个是“归”。我个人更喜欢“归”这个字。这首诗可以讲的东西太多了，所以我把它安排在最后一节课，拓展的内容更多一些。导入首先，我们可以从“归”这个字开始。归，既有“我欲乘风归去又恐琼楼玉宇”的奇幻想象，又有“将军百战死壮士十年归”的心急如焚，还有“归园田居”的激流勇退。复习一下上节课的内容，看看陶渊明是从哪里归、为什么归。初读接下来是初读环节。把“归向何处”用画面的方式描述出来，用两个词简单概括一下画面（比如恬淡、宁静、闲适等），再点一下白描等手法。析读然后是析读部分。我们要探讨归这一选择的合理性。陶渊明为什么选择归？这是他真正想要的选择吗？陶渊明多次出世入世，儒释道三者结合，他的选择背后有哪些复杂的思考？我们可以通过对比陶渊明和曹操的选择来深入理解。此外，还要联系背景资料，品读文本情感。陶渊明的选择背后，隐藏着怎样的情感和思考？作业最后，布置作业。让学生们写一篇关于陶渊明的理解，因为课文的落脚点在人。通过这个作业，学生们可以更深入地思考陶渊明的选择和情感。总的来说，归园田居这首诗有很多可以讲的内容，通过这些步骤，学生们可以更全面地理解这首诗的内涵和价值。

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