词频分析(Word Frequency Analysis)是对文献正文中重要词汇出现的次数进行统计与分析,是文本挖掘的重要手段。它是文献计量学中传统的和具有代表性的一种内容分析方法,基本原理是通过词出现频次多少的变化,来确定热点及其变化趋势。 词频分析使用现状如何?以中国知网全文数据库(期刊)为检索对象,以“篇名”为检索条件,在...
本公开涉及一种古诗词词频分析方法,包括:获取包括古诗词的第一数据集,根据所述第一数据集构建第一文档,所述第一数据集至少包括M首诗词;针对所述第一文档进行词频分析,获得表征词频排序的第一列表,并根据所述第一列表,建立所述第一列表中的关键词到第一数据集中的M首诗词的名称的第一映射表;根据虚字词库中预设...
网络词频分析 搜索引擎使用词频来确定 网页的主题。他们开发了复杂的语言分析，以便在 没有人为干预的情况下按主题对页面进行分类。反过来，网站管理员也会这样做 ，试图欺骗搜索引擎为 他们创建的页面分配高关键字相关性。例如，使用频率为 3% 的词可以使 文本与该词（或搜索引擎上下文中的关键字）具有良好的相关性...
3.1 序列图 接下来,我们可以构建一个序列图,以展示热搜词频随时间的变化。假设我们在获取热搜词时也同时记录了对应的时间戳。 importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd# 假设我们已经有这些数据data={'time':['2023-01-01','2023-01-02','2023-01-03','2023-01-04'],'term':['term1','term2','t...
词频-逆文档频率(TF-IDF)是Salton于1988年提出的一种权重计算方法,用于判断字词对于一个文档集合的重要性。在介绍TF-IDF之前,需要先对词频(TF)、逆文档频率(IDF)分别进行介绍。 1 词频(Term Frequency, TF) 词频(Term Frequency, TF)即词的频率,表示词条项在一个文档中出现的频率,计算公式如下: ...
主要通过基于词频分析和基于tensorflow的深度学习两种方法让程序自动写诗,并通过写诗的结果来分析写诗的原理以及两种写诗方法的异同。 1.2 项目内容 1.2.1 基于词频分析 爬虫 主要文件:init.py 从 站爬取诗句,用于词频分析时格式如下: 用于tensorflow 作诗时格式如下: ...
热点分析类文章的文献计量分析——以词频分析方法为例热点分析是指对特定时期内社会热点事件、热门话题等进行系统性、全面性分析的研究方法。文献计量分析则是通过统计..
首先,让我们来看词频分析。该方法主要通过统计文本中某些词语的出现频率为研究提供依据。词频分析可进一步细分为两种:封闭式和开放式词汇方法。封闭式词汇方法事先设定了一组关键词,通过对这些词汇的频率进行统计,研究者可以检验理论假设。这种方法的一个例子是,研究者可以通过分析某些词的使用频率与特定社会事件(如疫情...
PDF文献是学术研究中必不可少的资源,但是如何快速准确地找到所需信息却是一个难题。本文将介绍一种基于关键词词频统计的PDF文献分析方法,帮助读者更加高效地进行学术研究。 一、PDF文献关键词提取 首先需要从PDF文献中提取出关键词。常用的PDF阅读器如Adobe Acrobat Reader等都支持搜索功能,可以直接在搜索框中输入想要...