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分析建议
词云图展示文本分析后的高频词；
第一：默认展示前100个高频词，可修改该参数值；
第二：可修改词云风格；
第三：如果词云绘制词不符合预期，可使用自定义词云进行分析。
分析建议
词云图展示文本分析后的高tf-idf词；
第一：默认展示前100个高tf-idf词，可修改该参数值；
第二：可修改词云风格；
第三：如果词云绘制词不符合预期，可使用自定义词云进行分析。
分析建议
自定义词云图针对自定义数据进行词云展示；
第一：修改左侧表格中的词和其对应的词频率数据后，右侧自动更新词云图；
第二：默认展示前100个高频词，可修改该参数值，以及可修改词云风格；
第三：如果数据较多，可一次性进行粘贴或编辑自定义数据。
{{ locationWord }} 共 {{ locationPage.total }} 条
完整内容
分析建议
上图展示按词情感分析后的数据结果
第一：默认展示全部情感词，可点击左侧‘正向/偏正向’或‘负向/偏负向’切换对应的情感词绘图词云图；
第二：默认展示前100个高频词，可修改该参数值，以及可修改词云风格；
第三：如果词云绘制词不符合预期，可使用自定义词云进行分析。
| 情感方向 | 行数 | 百分比 |
|---|---|---|
|
尚无记录
|
||
| {{ item.type }} | {{ item.value }} | {{ getArraySting((item.value / emotionrow.page.total) * 100, 3) }}% |
{{ emotionrow.dueArr.length + emotionrow.negArr.length }} 个情感词
{{ emotionrow.emoscore }}分 正向 负向正向/偏正向词：{{ emotionrow.dueArr.join('，') }}
负向/偏负向词：{{ emotionrow.negArr.join('，') }}
分析建议
上表格展示每行数据时对应的情感词信息；
第一：包括每行数据中的正向/偏正向词、负向/偏负向词信息等；
第二：左侧表格中展示每行数据的情感得分和情感方向；
第三：可点击左侧‘正向/偏正向词’或‘负向/偏负向词’切换对应的情感方向查看对应的信息。
分析建议
上图是针对高频词形成的共词矩阵的聚类可视化展示；
第一：分析词默认是词频top20的词，可自行选择分析词进行重新分析；
第二：左侧表格显示分析词及其词频和聚类类别；
第三：上图中展示分析词的聚类分布情况，默认聚为3类，可自行修改聚类个数；
第四：上图中气泡大小表示该词的词频，颜色代表聚类类别，可结合聚类类别综合分析词之间的关系情况；
第五：在某些特殊情况下，可能出现某些词无词向量因而无法进行聚类。
| 聚类类别 | 频数 | 百分比 |
|---|---|---|
|
尚无记录
|
||
| {{ item.type }} | {{ item.value }} | {{ getArraySting((item.value / clusterword.matrixnum.length) * 100, 3) }}% |
分析建议
上图和上表格展示分析词的聚类分布情况；
第一：分析词默认是词频top20的词，可自行选择分析词进行重新分析；
第二：可结合各个聚类类别下属的词情况进行综合分析和应用。
完整内容
| 聚类类别 | 频数 | 百分比 |
|---|---|---|
|
尚无记录
|
||
| {{ item.type }} | {{ item.value }} | {{ getArraySting((item.value / clusterline.page.total) * 100, 3) }}% |
分析建议
上图和上表格展示原始数据每行的聚类分布情况；
第一：频数是指原始数据中对应该聚类类别时有多少行数据；
第二：可点击‘下载’查看原始数据对应的聚类类别。
分析词词频
分析建议
社会网络关系图展示分析词之间的关系（即共词矩阵）情况；
第一：分析词默认是词频top20的词，可自行选择分析词进行重新分析；
第二：可通过‘样式设置’更便捷的查看社会网络图；
第三：可点击‘展示共词矩阵’查看分析词之间的具体数据情况。
| 词 | 词频 | {{ item }} |
|---|---|---|
|
尚无记录
|
||
|
{{ item.word }}
|
{{ item.fre }} | {{ getArraySting(item[v], 3) }} |
一致性系数：{{ getArraySting(lda.coherence, 3) }}
分析建议
上表格展示各主题与分析词之间的权重情况，并且展示各词的词频；
第一：某主题与分析词之间的权重值越大，意味着该词与该主题关系越为紧密；
第二：主题与分析词之间的权重关系情况，可通过右侧‘主题权重对应关系图’进行可视化查看和分析；
第三：在右侧主题权重对应关系图中，权重极低的词可能不会被展示出来。
分析建议
主题分布表格展示原始数据对应的主题隶属关系汇总情况；
第一：出现行数是指原始数据中对应该主题时有多少行数据；
第二：可点击‘下载主题标识’查看原始数据对应的主题隶属关系。
分析建议
主题权重对应关系图展示各主题与分析词之间的权重关系；
第一：默认进入时，条形图展示分析词的词频情况；
第二：点击主题气泡，则展示该主题与分析词之间的对应关系情况（条形图），进而分析该主题的实际意义；
第三：气泡大小表示该主题的重要性情况，以及条形的长度表示该主题时该词的权重大小情况；
第四：在条形图中，权重极低的词可能不会被展示出来；
第五：可通过‘修改主题名称’修改主题的名称。
分析建议
上图是主题与分析词关系可视化展示的另一种方式；
第一：气泡大小表示该词与主题的权重大小，气泡越大意味着该词与主题之间关系越紧密；
第二：可结合主题与分析词之间的关系情况（气泡大小）综合分析主题的实际意义；
第三：上图中，权重极低的词可能不会被展示出来。
分析建议
上表格展示可能新词发现的结果信息；
第一：可能新词指算法自动识别出的潜在可能性新词，但具体其是否为新词应该以研究者为准；
第二：可结合右侧文本信息，该可能新词的实际意义，进而识别是否为新词；
第三：如果是新词，则可对其进行新词处理，也可单独使用‘我的词库’-》‘新词词库’批量加入新词；
第四：上表格中信息熵和互信息为算法处理值，信息熵表示形成‘新词’的灵活度情况，互信息表示形成‘新词’的凝聚程度；
第五：信息熵参数指标越大则越短的词语也容易提取出来，互信息参数指标越大则越长的词语越容易提取出来；
第六：默认情况下信息熵参数指标设置为0.5，互信息参数指标设置为50到200之间，当然可自行修改该两个参数值后重新分析。
{{ newwordfind.locationText }}共 {{ newwordfind.locationAllData.length }} 条
完整内容
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分析建议
第一：点击某个分析词后即可查看该词与其它词之间的关系情况；
第二：可下拉切换图类型，包括玫瑰图、柱形图或者条形图。
分析建议
第一：气泡大小表示该词与主题的权重大小，气泡越大意味着该词与主题之间关系越紧密；
第二：默认展示前100个高频词，可修改该参数值，以及可修改词云风格；
第三：如果词云绘制词不符合预期，可使用自定义词云进行分析。
分析进行中，请等待
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