中文分词和情感分析软件 - 关键词抽取,社会网络分析,文本分析

843630142 更新时间:2021-10-18 01:00

资源介绍

分词和分类检索平台

  • 导入文本即可自动分词不用安装软件,直接在界面里导入文本数据,即可自动分词,可下载到词频表和分词效果表;
  • 特征词选择,构建专题词库提供词性、词频、过滤等多种筛选条件,可结合样本数据查看,让您能快速找到有用的特征词,完成后即可下载到选词结果表、特征词与原文的匹配表;
  • 一键情感分析,情感词典可定义自带情感词典,也支持自定义词典,一键开启情感分析,自动切分句子,计算出语句级情感倾向,可下载到情感分析表。
  • 自定义标签词匹配,一键实现文本分类按标签词与文本匹配算法,实现自动文本分类,支持自定义标签词,一键开启文本分类匹配,可下载到分类结果表。
操作说明
1. 登录进入系统,点击【新建任务】,导入要做分词处理或者是要分析的数据文件。


2. 筛选词语,切词会按词频从大到小排序,可按词性、过滤条件来筛选,再结合样本数据查看,让您快捷地选出需要的特征词,每一页选完点击【确定】提交就会切换到下一页。


3. 如果需要补充词语,可以直接点【添加词语】来补充,或者回到筛选词语那里再次选择。 点击【生成词云图】即可一键获取词云图。


4. 通过自定义分类标签词,一键启动分类匹配,即可在“分类检索”的“关注”里查看和下载分类结果。




5. 支持自定义情感词典,一键启动情感分析,即可查看和下载情感分析结果。


6.1 最后下载数据,在“分词选词”菜单里,点击【下载】按钮,可以下载到词频表、分词效果表、选词结果表、打标结果表这4张表;还可以【下载匹配矩阵表】、【下载分词效果表】。
(1)词频表


(2)分词效果表


(3)选词结果表


(4)打标结果表


(5)匹配矩阵表


(6)打标匹配表


(7)社会网络关系表

6.2 在“分类检索”菜单的“关注”里,如果有分类的话,下载就能得到【分类数据表】。
(8)分类数据表

6.3 在“情感分析”菜单,匹配情感分析后,可下载到【情感分析表】。
(9)情感分析表

应用举例
一条条文本变成对应于每个特征词的矩阵,就能用量化计算对文本内容进行分析。例如,对消费者对手机使用体验的评论信息进行分词打标,得到这样一个矩阵


针对这样的数据表,通过统计运算和数据挖掘运算,可以得出很多量化的结论。


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用户评论

评分:

  1. Fuller 2021-09-30 11:17

    有两类矩阵 第一类:文档 与 词 的关系矩阵,这个可以做很多运算,比如,抽取关键词、计算文档表示、计算词表示,文档分类、降维运算等 第二类:共现词矩阵,主要做各种中心性运算 常用算法都放在Notebook中了,汇总在这里:[url]https://www.gooseeker.com/doc/thread-18414-1-2.html[/url]

  2. gz51837844 2021-09-30 11:09

    导出的是词共现矩阵,通过词的共现关系和紧密度, 可以做主题发现,关键词提取。 比如下图的矩阵,可以初步看出文本中和图书馆相关的是哪些词, 基于此做主题分析 [attach]14980[/attach]

  3. 15964002091 2021-09-29 19:51

    匹配矩阵表它可以用来分析什么

  4. Fuller 2021-07-21 15:41

    基于情感词库 1,先切分成句子 2,在识别出句子中的情感词、程度词和否定词 3,一个句子的得分就是 情感词分值 * 程度词的值,如果还有否定词,就是分数反转 4,整个内容的得分是这个内容含有的句子的得分相加 不是用python做的,是用Java做的

  5. 你好鸭我叫小莫同学 2021-07-21 14:37

    它整个情感词典构建的流程又是怎么样子的,因为我需要将情感分析的数据写入到论文当中,所以需要一些整个情感分析的具体原理哈,拜托了

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