词云

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。

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。

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.

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。

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。

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。

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.

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.

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?

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.

摘要： 本发明涉及大数据技术领域，特别是涉及一种提取汽车口碑词云所需数据的方法，包括：获取汽车口碑评论相关数据；对获取的数据进行数据筛选；所述数据筛选包括选取需要的数据，并对需要的数据使用统一命名规则；对所述需要的数据进行分词，并对评论属性进行类别判定；使用多线程处理，并对每条评论构建关键词图；按维度获取关键词短语，并进行相关处理，对处理后的结果进行展示。只显示我们需要的汽车配置项的相关描述，过滤了其他非相关描述。提取的关键词不仅考虑了词频，在每个类别下的显著性，还考虑关键短语中组合词之间的窗口影响，不需要事先对多篇文档进行学习训练,因其简洁有效而得到广泛应用。

摘要： 本公开提供了一种形状词云的生成方法和装置，对输入的文本进行分词处理，并计算出各单词对应的词频，按词频从大到小排序，提取输入的图片的形状轮廓并计算出形状距离场；根据词频计算出单词大小，并在不改变单词词频关系的情况下均匀放缩各单词大小以使单词能最大化填充提取的形状轮廓；根据形状距离场计算出形状螺旋线，利用形状螺旋线放置排序中前N个核心单词；根据是否存在编辑信息，将剩余的单词作为填充单词放置入形状中，将形状中的空隙填补完整，形成形状词云。

摘要： 本发明公开一种对词云字号相对大小与词云语义理解关系的分析方法，包括以下步骤：(1)假设词云字号的相对大小与词云的语义理解之间存在关系；(2)构建实验环境，从人们对词云的语义理解的角度，对词云的性能进行解析；(3)通过LDA模型量化词云语义，并通过基于多次投影的技术对LDA模型进行优化；(4)通过实验从总体角度解析词云字号相对大小与词云的语义理解之间的关系；(5)细化词云语义的评估标准，从正确率、完成时间和自信度方面全面的对人们的语义理解进行定性与定量的分析评估。

摘要： 本公开关于一种词云处理方法、装置及系统。词云处理方法包括：获取第一周期内词云中的词语的第一频率数据以及多个第二周期内词语的第二频率数据，其中，第一周期是指当前时间前的一个完整周期，多个第二周期是指第一周期前的预定个数的完整周期；将第二频率数据输入到频率预测模型，得到第一周期内词语的预测频率数据；基于预测频率数据与第一频率数据，得到词语的异常差值；在异常差值大于预设报警阈值的情况下，进行异常处理。

摘要： 本申请实施例公开了一种词云图显示方法，对于一组待显示的词语，获取该组词语对应的词云图，该词云图中每个词语对应一个矩形区域，该矩形区域为词语的显示背景且矩形区域的尺寸表征该词语的权重。在获取到词云图后，如果用户对于词云图中任一矩形区域进行触发，则对该矩形区域进行渲染，以将渲染后的矩形区域展示该用户。即，本申请通过词语与矩形区域组合的方式来显示词云图中的各词语，同时在用户触发时，通过渲染的方式来突出显示用户所触发的词语，提升用户使用体验。

摘要： 本发明实施例公开了一种词云图片生成方法及装置、存储介质，包括：获取待生成词云图片；其中，所述待生成词云图片包括第一前景图元和第一背景图元；基于所述第一前景图元和所述第一背景图元，通过预设的卷积神经网络进行特征提取，得到所述第一前景图元的第一特征图和所述第一背景图元的第二特征图；基于所述第一特征图和所述第二特征图，通过目标检测特殊层进行处理，确定固定维度特征向量；基于所述固定维度特征向量，通过预设的回归预测网络进行预测排版，得到初步词云图片；对所述初步词云图片进行着色处理，确定生成的词云图片。上述方案中通过预设的卷积神经网络和预设的回归预测网络生成初步词云图片，提高了词云图片生成的效率。

摘要： 本公开涉及计算机技术领域，具体涉及一种词云展示方法及装置、电子设备介质以及计算机程序产品，上述方法包括：获取文本以及所述文本对应的分词结果，根据所述文本对应的分词结果确定所述文本对应的关键词；根据所述关键词确定所述关键词对应的多个第一关联文本；在所述关键词与所述关键词的第一候选关联词之间具有关联关系时，根据所述第一候选关联词确定所述关键词的第一关联词；展示所述关键词以及所述关键词的第一关联词。通过本公开实施例的技术方案，可以解决现有技术中词云展示形式单一的问题。

摘要： 本提供一种词云的3d动态显示方法、装置、电子设备及存储介质，获取词云源数据，从词云源数据中的各个词云数据中，确定第一目标词云数据和第二目标词云数据，第二目标词云数据的为各个词云数据中数值最小的词云数据；根据预先设置的词云容器、每个词云数据的数值、第一目标词云数据的数值和第二目标词云数据的数值，生成每个词云数据的显示信息；根据每个词云数据对应的显示信息，生成每个词云数据的文本标签信息；根据每个词云数据的文本标签信息，利用3d动画显示技术将各个词云数据对应的业务指标在词云容器进行3d动态显示。本发明，能够提高用户的体验感。

摘要： 本发明公开了一种形状约束的语义词云自动生成方法。本发明技术方案涉及对文本和形状的处理。文本处理流程：从文本中提取单词；使用word2vec模型将单词转换为词向量，计算单词之间的相似性；根据相似性构建无向图并使用网络社区划分算法为单词分组。形状处理流程：提取形状边界点，构成简单多边形；计算简单多边形的中轴线；在中轴线的基础上，得到简单多边形的维诺图，从而生成形状内部的螺旋线；根据方向约束计算向量场。完成对文本和形状的处理后，进行词云布局，得到形状约束的语义词云。采用本技术生成的词云既能满足语义词云中语义相近的单词在词云布局中的位置相互靠近的特点，满足形状词云中将单词布局在任意形状内部的特点。

摘要： 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供一种基于人工智能的词云生成方法及相关设备，对多种类别的样本文章进行预处理，利用预处理后的样本文章作为主体样本集训练主体抽取模型，将待检测文章输入所述主体抽取模型，获得所述待检测文章中的预测关键词主体，基于所述主体样本集训练相似度检测模型，利用所述相似度检测模型确定所述预测关键词主体之间的相似度，根据所述相似度计算所述预测关键词主体的权重并生成所述待检测文章的词云和展示所述词云，基于深度学习生成的模型可以提高关键词识别的准确率，提高生成的词为关键词的置信度，从而生成更精准的词云过滤掉文本篇章照片中大量的无意义信息。