2021SC@SDUSC 文章目录一、简介二、word文档分词2.1 java引入jieba分词2.2 读取word文档完成分词三、词云的获取3.1 获取所有词3.2 去除停用词四、总结 一、简介经过小组分工和讨论后,决定由我负责分析词云的获取和整理的部分。在老年健康知识图谱系统中,词云图表示了知识图谱中出现的专业名词及其出现频率。二、word文档分词2.1 java引入jieba分词引入依赖本项
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2023-08-22 10:48:24
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最近在用python制作词云的时候发现了一个更加方便快捷很好玩的词云制作网站http://www.tagxedo.com/app.html所以今天就来大致介绍下是怎么使用的1、先来介绍下tagxedo的作用(借用官网的说法)Tagxedo是一款可以自定义云的外形的文字云在线生成工具,可以把人物头像用单词或者文字来制作成词图样式。因为它不仅完美地支持中文,而且制作方法简单、易操作。Tagxedo将词
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2023-09-12 14:52:06
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# 如何实现词云java
## 一、整体流程
首先,让我们看一下实现词云的整体流程:
```mermaid
gantt
title 实现词云java流程图
section 安装环境
下载词云库:done, 2022-01-01, 1d
安装Java开发环境:done, after 下载词云库, 1d
section 实现词云
加载文本数据:don
# Java 词云
## 什么是词云?
词云是一种用于可视化文本数据的图形化工具。它通过对文本数据中出现频率较高的词语进行可视化展示,以便更好地理解和分析文本数据。词云图中的词语通常以不同的字体大小或颜色来表示其重要性或出现频率。
## Java 中的词云库
在 Java 中,有许多优秀的开源库可用于生成词云。其中最著名的是 [WordCloud]( 库,它提供了丰富的功能和灵活的定制选项
原创
2023-07-23 15:12:40
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什么是云词快速实现分词可视化实现原理TOC什么是云词词云,也称为文本云或标签云。在词云图片制作中,一般我们规定特定文本词在文本数据源中出现的次数越多,说明该词越重要,其在词云中所占区域也就越大。词云可以利用常见的几何图形,或者其他不规则的图片素材形状来作为界限。词云不仅可以应用在企业数据分析上,还可以应用到媒体营销或者平面设计当中。 大概长这样: 快速实现要实现词云,首先肯定是要获取词组和权重,
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2023-10-31 23:19:31
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Echarts是一个开源的可视化图表库,支持丰富的图表,官网中还有大量示例可以选择使用、参考。其中比较好玩、有趣的是词云,词云就是用关键词组成的一朵云,更广泛的定义是,由关键词组成的任意一种图案均称为词云。因此,并不仅限于云朵的形状。Echart之前有词云这个配置,只不过现在没有了。虽然没有词云,但是echarts提供了custom配置,可以自定义图表。我们就可以自己通过配置实现词云。首先,创建一
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2023-09-21 08:55:55
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引言今天是2月7号,还有一周就是情人节了,如果各位猿们有心仪的程序媛,又不知道如何表白才能更符合程序员的气质,来来来,教你们一招,利用词云.网上关于python的词云生成还是很多的,但是java的wordcloud少之又少,我在GitHub上找到了个关于java的词云项目,这边和大家分享一下使用方法,以及乱码解决.以下是官方给出的几个效果图:看着是不是很心动? 来让我们开始吧!下面是MAVEN坐标
一说到爬虫,大家首先想到用python语言,的确,python有强大的类库,处理数据十分方便。但作为java程序猿,我所了解到,python中的许多功能,java也可以做到,比如,java中有类似于Scrapy的爬虫框架webMagic,他们实现的核心思路都是一样的;java也有词云生成框架KUMO。今天我们就用java爬取《鸡你太美》这首歌曲的网易云音乐评论,并生成词云。第一步,创建maven工
今天测试下使用词云,代码如下:# python3.6.4
from wordcloud import WordCloud
import jieba
from imageio import imread
from os import path
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
#
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2023-06-08 11:59:07
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关于HSL配色方案可以参考eg7精细控制如果希望精细地控制词云中出现的词,以及每个词的大小,可以尝试generate_from_frequencies(), 包含两个参数frequencies : 一个字典,用于指定词和对应的大小max_font_size : 最大字号,默认为None generate() = process_text() + generate_from_frequencies(
我们经常会在各种数据分析和展示的场合使用到词云图。词云图除了可以展示大量文本数据,从而让读者快速抓住重点,更重要的是它好看啊所以今天就来给大家分享几种词云图的制作方法,并对比它们的效果。首先我们来思考一下词云图是怎样生成的,简单来说就是读取文本—>分词—>计算词频—>词云下面将以制作词云的复杂程度来介绍不同的方法。在线交互式制作:图悦词云 最省事的当然是一步到位,将文本数据传进
# 如何用Java生成词云
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何使用Java生成词云。词云是一种可视化工具,通过展示文本数据中词频的大小来呈现关键词的重要性。在本文中,我将引导你完成从安装必要库到生成词云的整个过程。
## 流程
```mermaid
flowchart TD
A(安装必要库) --> B(导入相关包)
B --> C(读取文本数据)
C
# Java实现词云
在数据可视化中,词云是一种直观展示文本数据中单词重要性的方法。词云中的单词大小与其在文本中出现的频率成正比。Java作为一种广泛使用的编程语言,可以有效地实现词云的生成。本文将介绍如何使用Java实现词云,包括必要的库、代码示例及实现步骤。
## 准备环境
要开始创建词云,我们需要以下几个步骤:
1. **设置Java开发环境**:确保你已经安装了JDK,并配置了ID
# Java词云分布实现指南
## 概述
在本文中,我将向你介绍如何使用Java实现词云分布。词云是一种可视化工具,用于展示文本中出现频率较高的单词。通过词云,我们可以直观地了解文本的关键内容。
整个实现流程可以分为以下几个步骤:
1. 数据准备:获取文本数据并进行预处理。
2. 单词计数:统计文本中每个单词的出现次数。
3. 词云生成:根据单词的出现次数生成词云图。
下面我将详细介绍每
原创
2023-07-17 15:43:22
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# Java词云算法
## 简介
词云是一种用来展示文本数据的可视化技术,通过统计文本中词语的频率,将频率高的词语以较大的字体展示,从而通过词云的形式直观地展示文本数据的关键信息。Java作为一种常用的编程语言,拥有丰富的库和工具,其中也包括了一些用于生成词云的算法和库。
本文将介绍一种使用Java实现词云算法的方法,并提供相应的代码示例。在本文的代码示例中,我们将使用Java的第三方库Wor
原创
2023-09-05 07:20:37
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上来先丢一个展示图,吸引一下注意力上图为对某论文用jieba分词后,计算其逆文档频率(TF-IDF)作为权重,并用echarts的字符云扩展包echarts-wordcloud画出来的字符云图(词云图),看起来很炫酷(bushi,其实都是一些很简单的东西。0、写在前面(1)开发环境 集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 2020 服务器:Tomcat 9.0 编译环境:JDK 1.8
内容复制自公众号,排版可能不耐看,不要介意哈。既然已经爬取了数据,哪个guy不想顺手做下分析呢?前一期PythonGuy爬取电影《送你一朵小红花》的豆瓣影评,现在准备对数据进行简单分析,由于数据格式为文本,本次分析方法为对所有评论文字进行分词,记录所有词语出现次数(词频),按升序排序后,提取关键词,作词云图。 依赖库:numpy、wordcloud、PIL、matplotlib、jieb
## 如何使用Java实现词云
### 1. 整体流程
下面是使用Java实现词云的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取文本数据 |
| 2 | 对文本进行分词处理 |
| 3 | 统计词频 |
| 4 | 根据词频生成词云图像 |
| 5 | 展示或保存词云图像 |
下面我们一步一步来实现这些步骤。
### 2. 读取文本数据
首先,我们需
原创
2023-10-07 16:26:58
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话不多说,直接上代码!import jieba,wordcloud,imageio #导入jieba中文分词库、词云生成库、导入图片接口库
w=wordcloud.WordCloud(font_path='msyh.ttc',width=1000,height=700,background_color='lightpink',max_words=200,mask=imageio.imread('m
word-1.3.1.jar 需要JDK8word-1.2.jar c语言给解析成了“语言”,自定义词库必须为UTF-8 程序一旦运行,停不下来!百度上百的主要是这个word分词,除了作者的微示例,没有别的例子,感觉全是作者自吹自擂出来的,不好用。import java.util.List;
import org.apdplat.word.WordSegmenter;
impo
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2017-03-05 00:30:00
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