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这种野外战斗关于大大都学员们来讲真的是第一次因此具有危害家族中自然早有安排数十位二阶蛊师现在都隐藏在山林之中监控着整个审核的清静举行同时几位三转修为的家老也都坐镇在这里随时准备应对突发情形没有了闪光灯没有了粉丝的尖叫她的生涯回归了平庸
若是当初我允许王重山和他一起回去就好了听懂用户们在说什么——UGC文天职析怎么做2022-07-15 17:35·人人都是产品司理编辑导语：文天职析关于用户研究来说十分主要本文作者分享了UGC文天职析的详细要领逻辑从获取谈论数据、预处置惩罚谈论数据、剖析谈论数据、主题剖析睁开叙述感兴趣的一起来学习一下吧希望对你有资助若是你的谈论区仅有10条用户谈论你可以很轻松地相识他们对这个产品/商品的态度怎样以及表达了什么想法可是若是是100条是不是需要稍微花点时间变得辛苦了若是是1000条生怕需要附上一些数据筛选的方法一条一条看就不太适合了纵然1000条可以委屈人力处置惩罚但问题是若是谈论的数目扩大到了10000条别说读懂了就连翻页都得好长时间人力就左支右绌了这时间你需要运用一些文天职析的要领来资助你读懂海量的谈论文本事实在表达什么一、获取谈论数据最质朴无华的方法虽然是Crtl C+Crtl V将每一条数据手动复制到Excel表格当中但正如上文所言人力是有上限的请让我团结自身履向来分享一下高效点的要领1. 若是你想通过编程的要领在各人都是手艺大佬的内网我不敢班门弄斧只简朴地推荐一下学习路径、科普一下相关看法做网络爬虫最易用的语言应该非python莫属由于上手的门槛很低在掌握了一系列基本语法会界说函数后就可以装置beautiful soup库来最先爬虫之旅网络上的免费课程很是地多让人眼花缭乱若是你自制力足够学习能力够强着实随便一搜python的基础语法对你来说一定不算难但若是你学习的时间需要一些交互意见意义对你来说是须要的话我会推荐你选择风变编程的课程在线编程即学即反响是它的最大优点学习时间上来看30小时是足够了的2. 若是你想通过无代码的要领市面上越来越多的不必使用代码就可以实现网络爬取的工具让本懒人很是快乐1）八爪鱼收罗器八爪鱼应该是现在中文互联网曝光度最高的网络抓取工具优点：具有一定命目现成的收罗模版有专门的问题解决qq群弱点：自界说收罗做得并不是很好用具有一定的上手门槛2）后羿收罗器很低调可是很好用的一款网络爬虫工具优点：智能收罗很智能识别准确度高同时自界说流程上手也较为简朴弱点：价钱腾贵免费版的网速着实令人汗颜3）集搜客优点：集文天职析的部分功效于一体可以一站式实现较多需求；弱点：爬虫功效着实欠好用远不如后裔收罗器若是你的爬取要求不是很重大的那种小我私家推荐使用后羿收罗器来爬取慢就慢点大不了开着电脑给它挂一晚上二、预处置惩罚谈论数据1. 谈论内容分词与去词1）分词是什么为什么这样做Why我爬取下来了咋还要分词「分词」又是个什么东东速速听我说来我们都知道盘算机和人脑的区别在于理性与感性盘算机为了更高效地处置惩罚数据需要做出一些更切合盘算机运行逻辑的加工分词就是其中一种举个栗子：我今天驾驶宝马的汽车前往阛阓了经太过词处置惩罚后：我/今天/驾驶/宝马/的/汽车/前往/阛阓/了就是这样经由了分词的文本将更利于盘算机来举行统计剖析在分词系统的推荐上我以为NLPIR-ICTCLAS汉语分词系统会较量好使这是它的官网有下载地址以及简朴的功效先容2）去词呢与分词统一程序的是「去词」去词一样平常来说是去除停用词（Stopwords）意指可以忽略的词在文天职析中一些特定的词语或字不提供信息价值（或提供很少）而为了提高效率产出更可直接用于解读的剖析效果我们会选择在正式的文天职析前将它们去除掉同样举个栗子这里经太过词的句子：我/今天/驾驶/宝马/的/汽车/前往/阛阓/了经已往除停用词后它酿成了：我/今天/驾驶/宝马/汽车/前往/商�。ㄒ恍┩Ｓ么时碇�「我」以及「今天」都在其列为了利便明确举的例子并未去除这两个词）就是这样去除停用词的目的在于提高信息密度提高盘算机剖析爆发效果的效率以及利便人为解读效果去词一样平常不会成为一项专门的流程而是被混在分词历程中停用词表是需要特殊准备（一样平常分词的系统中也会自带停用词表）百度一搜会有许多的停用词表csdn和github上也可以随意下载不做赘述三、剖析谈论数据做完谈论文本数据的预处置惩罚后就进入到详细的剖析阶段了文天职析的要领与目的是高度相关的因此难以所有席卷就简朴聊几个通用的、容易上手的注：下文几个剖析要领并不保存直接的序次关系1. 情绪剖析「情绪剖析」顾名思义是用来判断文本情绪倾向的一样平常来说会分为起劲、中性与消极情绪也可以凭证打分的崎岖分一分极端起劲/消极的情形可是若是想要细化到喜怒哀惧悲嗔爱就难以通过简朴的三方工具做到了需要自己构建词库暂且不提菜鸟自己也在修炼ing用一些工具/平台来实现情绪剖析那么精度只能说差强人意罢了不可做到精美绝伦简朴推荐罢首先是很古老的一个软件rost cm6是由武汉大学在良久之前编写的据我所知往后的(十)几年里并没有举行任何更新上文提到的可以用于网络爬取的集搜客也可以举行情绪剖析并且据它先容自己的情绪剖析准度要比rost cm6高上不少以期获得用户的青睐好用的软件只推荐这两个由于市面上能直接拿来用的工具着实太少可是若是加一程序用api的话着实百度开放平台/讯飞开放平台/腾讯云智以及一些大神们都有很成熟的解决计划想必精度也会更高2. 词频剖析讲原理词频剖析很难称得上什么高峻上的剖析要领只是把词语泛起的频坦率白地展现出来罢了一段文本在履历已往除停用词、分词之后便都是落单的词语了数数数出来就行上文提到的NLPIR分词系统、rost cm6、集搜客都能很轻松地做到特殊提一嘴在这个历程中词频剖析的精度取决于分词的精度若是你发明词频剖析的效果不是很让人知足无妨多试试几套分词系统然后也可以自界说一下词库阻止特定的词语被脱离举个栗子：「夏日泳池」「冬日泳池」作为某个旅馆专门的两个泳池我们会更期待他们以组合的形式而非「夏日」「冬日」以及「泳池」的形式泛起至于怎样让词频剖析可视化一点悦目一点自然是做一张各人都熟悉的词云图这里推荐Wordarthttps://wordart.com/create纯净免费无广告便民适用3. 网络语义共现「语义网络共现」的目的在于可视化的展现词语与词语之间的关系而天生一个语义网络共现图的的基础在于建设起词语的共现矩阵行文至此感受到不动用编程手段的话能使用的工具越发寥寥关于语义网络共现仍然需要祭出rost cm6它有一个很利便的功效可以一键式天生语义网络一键天生的语义网络会有两个问题：一是精度不敷好由于rost cm6自己的分词做得不是很好自然影响到后续的共现矩阵的构建可以导入已经分好词的文件取代它可以做到一定水平上的优化；第二个是图片不敷雅观这个问题的优化步伐是将rost cm6天生的共现矩阵导出再将这个表格导入到Gephi软件中天生语义网络共现图会悦目许多（图源google）四、主题剖析或许再难避开编程手段我做到主题剖析的这一步使用的是Python的现成代码做简朴的调参来知足自己的需求功效实现的主要历程离不开一个模子其名为「lda」「lda」的功效形貌为试图找到两类物体或事务的特征的一个线性组合以能够特征化或区分它们(据百度)亲测在随笔天职析的领域无论是中文照旧英文都体现地挺差的搜索相识到缘故原由可能泛起在随笔本的特征希罕性上因此在面临随笔本居多的谈论领域不太推荐使用lda来做主题聚类剖析以是若是是游记类的长文本可以实验用lda主题聚类来做剖析但在随笔本的数据集中lda的体现难称优异而我在这一方面也并未具备看法性的看法便不大胆做推荐分享了本文由 @ 我叫徐知鱼 原创宣布于人人都是产品司理未经作者允许榨取转载题图来自 unsplash基于 CC0 协议
2025-09-20 08:05:48
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