Parce que le principe plug-in est "des mots entre l'espace de reconnaissance, de sorte que les statistiques de fréquence de ses mots, en fonction de la fréquence de mot, de la fréquence des petits mots plus petits", " "Expérience à vérifier.

Copier un texte chinois dans l'expérience PPT, la carte du nuage du résultat est une phrase. Comme indiqué ci-dessous.

Si je divis personnellement le texte chinois, vous pouvez voir les mots sur le mot plan de la carte "mot" de séparer notre espace.


Parce que l'anglais lui-même est séparé de mots séparés, le nuage de mots est formé sans aucun problème. S'ils le remplacent en chinois, ils doivent être divisés en texte. Peut-être . En bref, le chinois est la procédure «traitement» plus que l'anglais.

Avec le choix des passagers de Gooseeeker, le texte des mots prometteurs a été créé. Les procédures de fonctionnement sont les suivantes:

1. Connectez-vous SEARURE GOOSeeker Logiciel Word

2. Importer des données

Après avoir rempli le nom de la tâche, entrez la table Excel contenant une ligne de données et le fichier ne doit pas dépasser 10 m.

3. Après avoir entré ma tâche, après le téléchargement, cliquez sur "Filtrer Word", filtrer à partir de la valeur par défaut, vérifiez tout cela, si vous n'avez pas besoin de quelques mots possibles annuler.

Après avoir criblé tous les mots, cliquez sur "Résultats de la nouvelle", notre objectif est d'obtenir des résultats à partir de la troisième étape, cliquez sur le bouton de téléchargement .. Il y aura quatre tables pour Téléchargez, ici utilisez simplement la table Effet ci-dessus.


J'ai utilisé la collection de reptiles de réseau Gooseeeker pour sélectionner un développement de logiciels Python et l'extraire dans le "label de position". Manipulation

Copiez ensuite le texte du document TXT sur PPT, sélectionnez le texte pour cliquer sur "Créer un mot".

À travers le mot nuage, nous pouvons comprendre l'intuition de la position de Python Software Ingénieur.

Portée du travailC: Nématode d'escalade, Mining de données, Intelligence artificielle, Machine d'apprentissage, Développement de fond, Développement de serveurs, etc.

Spécifications des apports auxiliaires: MySQL, MongoDB, Linux, JS, Django, PHP, etc.
Champ d'application: Finance, Sécurité de l'information, Jeu, Médical

Si vous êtes intéressé, vous pouvez continuer à parcourir ci-dessous, je vais nous occuper brièvement de l'utilisation de quatre tables après traitement de logiciels de finition . Ces quatre tables sont les suivantes:

2. L'effet de dégagement
3. Tableau caomique

4. Le résultat du mot
]

Le tableau des résultats de marquage est une table de mots avec le premier texte et colonne représentant un texte. Le mot apparaît une fois dans certains texte, la valeur de la matrice est 1, sinon, il s'agit de 0. Il s'agit d'une caractéristique structurelle de la représentation du document pouvant être utilisée pour gérer plus de langues naturelles.

Le tableau d'effet mot peut voir les données d'origine, les données de mots et le balisage magnétique. À partir de ceci pour marquer le texte correspondant (supprimer les mots kValide).

Le résultat du tableau des mots et du mot sélectionné comme statistiques de fréquence de mots, auparavant, le résultat des statistiques de fréquence de mots obtenus après tout le texte est écrit, Quelles sont les statistiques de fréquence des mots que vous n'aurez pas besoin de retirer la gauche gauche.Si vous n'avez pas de traitement de texte, les deux tables de résultats seront les mêmes.

Le tableau de fréquence de mot peut former un graphique visuel, tel que la distribution de la position du logiciel Python.

Terminer
Auteur: Hua Tian Khanh

Source: ZI

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