词云
词云的相关文献在1936年到2022年内共计169篇,主要集中在中国文学、自动化技术、计算机技术、教育
等领域,其中期刊论文135篇、专利文献34篇;相关期刊106种,包括文史知识、情报探索、电脑知识与技术等;
词云的相关文献由272位作者贡献,包括陶文鹏、吴向阳、汪云海等。
词云
-研究学者
- 陶文鹏
- 吴向阳
- 汪云海
- 金鑫
- 何金虎
- 刘丹
- 刘玉林
- 刘连忠
- 初晓伟
- 卢春霞
- 周松文
- 周翔
- 唐小燕
- 唐文忠
- 宋永生
- 张旭
- 张楚
- 张腾
- 张鉴
- 徐同阁
- 徐超
- 朱建平
- 朱志华
- 李奏换
- 李春芳
- 李梅
- 杨小兵
- 林红
- 柳超
- 梁维新
- 毛星皓
- 汤姆斯·格林伍德
- 汪美玲
- 王吉康
- 王炫力
- 白杨
- 祝伊湄
- 蒋宁
- 许宏吉
- 赵文杰
- 赵琛
- 迈克尔·道尔
- 邵莉
- 金启华
- 陈晶
- 陈梦东
- 陶秋铭
- 高宇
- 麦涛
- 黎晓曦
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唐小燕;
楼桦
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摘要:
“互联网+”时代的智慧教育需要教学数据分析的革新。基于数据挖掘和可视化技术,结合智慧教育的时代背景,构建教学数据挖掘分析平台,对教学管理过程中的教学大数据进行分析和应用实践,以期推动教学改革,有效促进智慧教育的发展。
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王霄汉;
刘子虞;
陈梓仪;
单晓红
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摘要:
[目的/意义]通过研究我国新冠肺炎疫苗研发过程中公众关注热点变化,了解对疫苗的需求,有助于政府部门有序推进疫苗的接种,有效构筑全民免疫屏障。[方法/过程]从新浪微博获取了5473条新冠肺炎疫苗研发的相关数据,根据百度指数划分时段制作词云图,初步分析公众在不同时期对于新冠肺炎疫苗研发的关注热点演化情况。并通过TF-IDF提取关键词,利用BERT模型和K-means聚类算法提取出各阶段的微博热点舆论主题,从而对每个阶段的公众需求进行深入分析。[结果/结论]以新浪微博中国民对新冠疫苗的讨论为线索,梳理了各个阶段及其公众的主要关注点,并进一步对于疫苗的接种推进给出建议。
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王一凡;
吴向阳;
王吉康;
金鑫
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摘要:
针对传统形状约束词云生成方法摆词速度慢、摆词方向和摆词中心固定的问题,提出一种基于热扩散方程和旋转对称场插值的形状约束词云快速生成方法.首先,通过计算三角网格上的热扩散方程快速地获得各个位置处的距离场,并以此生成摆词螺旋线快速产生形状约束词云;然后,通过改变热扩散中源点的位置和温度调整词云摆放的焦点位置,生成不同摆词中心下的布局效果;最后,对用户手工交互的约束方向利用旋转对称场插值获得各位置处的摆词方向向量,生成契合形状特征的布局效果.实验表明该方法能快速地生成不同布局焦点下的形状特征保持的词云效果.
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李晓杰;
王军芝
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摘要:
通过查阅《地质科学》自1958年7月创刊至今64年来的文献资料,简要回顾了《地质科学》期刊的创刊历史和发展历程。通过对2002年~2021年《地质科学》刊文数据进行统计,利用关键词分析、第一作者附属研究机构分布、作者信息汇总等分析,总结了《地质科学》近年来刊发文章的研究热点,稿源分布特点及发展面临的挑战,进而对办刊方向提出了建议。
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黎晓曦
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摘要:
词云是辅助英语课堂的信息化教学工具之一。经历了两年前疫情期间教学工作匆忙全面转移线上的特殊时期后,针对线上教学的局限性进行反思,适当将词云融入课堂,利用基于词云的线上活动“适度调动情绪”“无缝结合文本”“顺畅传播网络”的亮点来设计教学活动,能在一定程度上解决线上互动的局限性,增加线上课堂的趣味性,激发学生的学习兴趣。
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唐小燕;
李建新
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摘要:
“互联网+”时代的智慧教育需要教学数据价值分析思维和方法的革新,文章分析高职院校教学文档数据实际应用中存在的不足,基于信息化技术构建教学文档数据化及价值分析体系,以一个教学文档为例,对其中的教学数据进行应用实践,分析其数据价值,支撑教学管理决策。该应用实践具有可推广性,能有效促进智慧教育发展。
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高华玲;
张晶
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摘要:
为研究高端酒店服务中的亮点和不足,分析酒店用户评论舆情,文章对高端酒店用户评论进行情感分析和可视化,提出酒店优势与改进策略.文章采用通用情感词典Hownet与酒店评论相关的评论领域专业词典相结合的方式构建领域情感词典.结合所构建的领域情感词典和其他特殊词典,比如短语词典、否定词词典和副词词典等进行情感分类,然后将分类完成的三个极性的情感词进行词频统计和词云绘制,最后根据词云结果,给出高端酒店在经营策略上的改进建议.
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包琛;
汪云海
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摘要:
词云是一种近年来颇为流行的文本可视化方式,它提取出文本中的关键词并在二维空间上美观地排布,通常用于展示文本内容、辅助文本分析以及吸引读者阅读等.从视觉编码、布局方法和交互方式这3个方面介绍词云的设计空间;将现有的词云设计分为语义词云、形状词云、可编辑词云和多文档词云4类进行概括,并总结了目前对于词云进行实验评价的若干工作;最后分别从语义词云、形状词云、多文档词云和中文词云4个方面分析了词云可视化领域面临的挑战,并对未来工作进行了展望.
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王小美
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摘要:
年纪渐长,心动的阈值也变高了。词云“人生若只如初见,何事秋风悲画扇”,我们的心容易被新鲜捕获,也总是轻易地被日常消磨。挑战新事物的紧张感、重拾生活热情的顿悟、灵感闪现的时刻、爱情里的小浪漫……你有多久没有体验过心怦怦跳的感觉了?还有什么事会令你心动不已?
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姜华林
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摘要:
文章基于PyQt5界面设计,python编程语言调用第三方库WordCloud设计词云制作软件,通过文件选择提取关键词及词云绘制,用QtWebEngineWidgets网页组件展示词云,把海量的数据以丰富的视觉效果呈现出来凸显关键词及其频率或权重,能帮助阅读者快速抓住信息的要点.