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這篇文章主要介紹“wordmesh特性有哪些”，在日常操作中，相信很多人在wordmesh特性有哪些問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”wordmesh特性有哪些”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
詞云圖相當于數據分析第一步-描述性統計。它能讓我們更方便的從文本中抽取關鍵詞，更好的把握文本的整體信息。
wordmesh使用spacy包里預裝的語言模型來構建文本特征、基于圖的算法來提取關鍵字、多維縮放以將這些關鍵字放在畫布上等。
關鍵詞抽取：除了基于詞頻的抽取方式，wordmesh還支持基于textrank、sgrank和bestcoverage的抽取方法。
詞語聚類：可以基于語義相似性、共線性和其他屬性，在畫布上繪制詞語
關鍵詞過濾： 抽取的關鍵詞可以基于該詞語pos-tag或者命名實體過濾
字體顏色和字體大小：字體的大小和顏色可以基于詞頻、pos-tag（情感極性）等進行設置。
這是力導向（force-directed）算法的可視化。 這些單詞是使用《international law》教科書中的textrank提取的，并根據它們的共現頻率在畫布上組合在一起。 顏色表示單詞的pos標簽。
這個是史蒂夫喬布斯在斯坦福的畢業典禮演講。關鍵字使用textrank提取，并根據其textrank得分進行聚類。字體顏色和字體大小也是textrank得分的函數。
這是來自相同的文本，不過這里是基于關鍵字的共現頻率進行了聚類。 相同聚類詞語使用相同的標準來指定顏色。從單詞的位置可以看出這一點。 你可以看到像'hungry'和'foolish'這樣的詞匯被組合在一起，因為它們在文本中彼此接近，作為著名引語“Stay hungry. Stay foolish”的一部分。
到此，關于“wordmesh特性有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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