Создать облако слов: Облако слов — создать онлайн

Облака слов помогают вам понять поискового робота

Поисковые роботы сканируют любую доступную им информацию в интернете (веб-страницы, картинки, ссылки) и затем хранят результаты сканирования в базе данных. Таким образом, они не ищут по всему интернету каждый раз, когда вы вводите запрос в строку поиска, а обращаются к своей базе данных (индексу), что гораздо быстрее и легче).

Как поисковики видят текст

Когда поисковый робот находит веб-страницу, он не сканирует ее целиком. В конце концов, это просто машина, которая не может читать. Поисковый робот воспринимает ваши страницы с помощью анализа текста. Кстати, именно поэтому при добавлении изображений на сайт их нужно помечать тэгом Alt, чтобы поисковый робот знал, что обозначает эта картинка.

Таким образом, облако слов может дать вам общее представление, как Google видит содержимое вашей страницы. Облака слов не имеют отношения к техническим моментам SEO, таким как внешние ссылки, заголовки и мета-тэги, но они дают более правильно понимание контента страницы.

Как можно использовать облака слов для SEO

Несмотря на то, что статьи на вашем сайте должны быть, в первую очередь, интересны посетителям, небольшая поисковая оптимизация может быть также полезна. И облака слов могут помочь визуализировать оптимизацию под ключевые слова.

Например, облако слов, которое приведено ниже, поможет оценить насколько точно данная статья оптимизирована под основные ключевые слова данного сайта:

Это облако можно найти на странице Статья Как использовать облака слов для SEO

Таким образом, следующий раз, когда вы закончите написание очередной статьи для сайта, создайте облако слов, чтобы увидеть, какой смысл «увидит» в ней Google. Если облако слов не совсем точно передает тематику статьи, возможно, стоит заменить некоторые слова. Ведь на самом деле даже гениальный текст окажется абсолютно бесполезным, если никто не может его найти и прочитать. Дайте шанс поисковикам правильно понять ключевой смысл вашего текста.

Источник — https://thrivehive.com/how-to-use-word-clouds-to-improve-your-seo/

Как создать облако слов

Для создания облаков слов существуют различные инструменты. Один из них – это сайт http://облакослов.рф

На этом сайте можно создать облако слов с разными цветовыми палитрами, а также задать стоп-слова и количество слов в облаке.

Также вы можете сгенерировать облако слов с помощью расширения для Chrome.

лучших бесплатных генераторов облака слов для визуализации данных

Что такое облако слов?

Облака слов (также известные как облака тегов или word art) используются для визуализации и обобщения всех видов данных, от отзывов клиентов до научных статей и всего, что между ними.

Существует множество генераторов облака слов на выбор, каждый со своим уникальным дизайном и возможностями настройки.

В этом руководстве мы собрали 10 лучших бесплатных генераторов облака слов, чтобы вам было проще выбрать инструмент для рисования слов, соответствующий вашим потребностям.Хотя большинство перечисленных ниже генераторов облака слов являются бесплатными, некоторые взимают плату за использование более продвинутых функций.

Начните создавать искусство облака слов, чтобы украсить свои проекты и презентации.

[Небольшая заметка о Wordle: Wordle был прекращен в этом году (2021). Это был один из первых генераторов облака слов на сцене и фаворит среди пользователей облака слов, поэтому он определенно заслуживает упоминания здесь.]

1. Генератор WordCloud от MonkeyLearn

Генератор WordCloud от MonkeyLearn полностью бесплатен и оснащен искусственными интеллект (AI) для получения более точных и уникальных результатов, чем другие инструменты облака слов.

Он автоматически обнаруживает словосочетания (слова, которые часто идут вместе) в предложениях, абзацах и документах, предлагая больше контекста, чем облака слов с помощью всего лишь отдельных слов. Взгляните на это облако тегов выше и обратите внимание на такие фразы, как «приятный персонал» , «дружелюбный персонал» , дающие вам более глубокое представление о персонале отеля.

Генератор облака слов MonkeyLearn также сокращает слова до их корневой формы, процесс, известный как выделение корней, и определяет, какие слова наиболее релевантны, путем измерения того, насколько редким, описательным и длинным является слово — вместо того, чтобы просто измерять частоту слов.

Вы также найдете множество вариантов настройки.

Измените шрифты, цветовые схемы, количество слов и тему, затем загрузите свой Word Art с высоким разрешением в форматах PNG и SVG и загрузите необработанные данные (оценки частоты и релевантности) в файл CSV.

Хотите пойти дальше облаков слов? Попробуйте этот анализатор настроений, также созданный MonkeyLearn.

2. WordArt.com

WordArt, ранее называвшийся Tagul, — это популярный генератор облаков слов, известный своим широким спектром дизайнов.Вы можете настраивать шрифты, макеты и цвет, а также выбирать из произвольных форм. Этот инструмент также предлагает некоторые параметры предварительной обработки, такие как выделение корней и удаление общих слов и чисел.

После того, как вы создали свою словесную графику, вы можете редактировать количество и плотность слов, которые появляются в облаке слов, вращать слова, добавлять ссылки и т. Д.

WordArt предлагает бесплатную модель, но вам нужно будет перейти на платную версию генератора облака слов, если вы хотите загрузить высококачественное художественное произведение, что может быть полезно, если вы планируете распечатать свое облако слов.

3. WordClouds.com

WordClouds.com — это очень удобный инструмент для создания облака тегов с множеством опций для настройки ваших словесных облаков. Выбирайте из множества тем, цветов, шрифтов, размеров и нестандартных форм для создания впечатляющего художественного слова.

Помимо множества параметров форматирования, WordClouds.com позволяет вручную редактировать список слов. У вас также есть возможность анализировать веб-страницы, просто вставив URL-адрес в поле источника — отличная функция, которая поможет вам обнаружить наиболее частые ключевые слова, которые используют ваши конкуренты!

4.WordItOut

WordItOut — это простой и эффективный генератор облака слов. Он распознает смайлики и различные символы и позволяет редактировать список стоп-слов, чтобы отфильтровать слова, которые вы не хотите включать в свое облако слов. Вы также можете выделить пары слов или фразы, добавив между словами дефис или тильду (~). Например, «слово ~ облако ~ с ~ фразами» будет отображаться как «облако слов с фразами» в последнем облаке слов. .

Измените шрифт, цвет, макет, размер слова, чтобы настроить облако слов, затем сохраните и отправьте облако слов прямо на электронную почту.

5. Джейсон Дэвис

Джейсон Дэвис — это генератор облака слов в стиле Wordle, написанный на JavaScript и доступный на GitHub под лицензией с открытым исходным кодом как d3-cloud.

Его алгоритм компоновки фокусируется на позиционировании слов без перекрытия, что позволяет настраивать такие параметры, как масштаб и угол наклона.

Создавайте макеты архимедовой или прямоугольной спирали, изменяйте количество слов, а затем экспортируйте облако слов в SVG.

Хотя он предоставляет уникальные облака слов, генератор облака слов Джейсона Дэвиса гораздо менее удобен для пользователя, чем другие создатели облака слов в списке, и у вас нет возможности изменить цвет облака слов.

6. TagCrowd

TagCrowd был разработан выпускником Стэнфордского университета. Этот генератор облака слов ценит эффективность и точность выше эстетики, поддерживает более 10 языков и автоматически группирует похожие слова с помощью алгоритма Porter Stemming — «процесс удаления общих морфологических и флексионных окончаний из слов в английском языке» .

Вы можете установить критерии частоты для вашего облака слов, указать слова, которые вы хотите исключить, и выбрать отображение значений частоты рядом с каждым словом.

7. Abcya

Abcya — любимец детей и учителей. Это весело, весело и делает создание облака слов невероятно простым. Вы можете выбрать количество слов, которые вы хотите отображать, изменить шрифты, выбрать цветовую палитру и изменить макет (есть несколько основных вариантов) ваших облаков слов.

Этот генератор словесности также включает фильтр для стоп-слов и позволяет «рандомизировать» слова (реорганизовывать слова случайным образом).

8. Tagxedo

Tagxedo — это онлайн-инструмент облака слов, который позволяет пользователям создавать словесные аналитические данные из URL-адресов, твитов, блогов и многого другого.Параметры настройки включают изменение шрифтов, тем, ориентации и форм. Вы также можете импортировать свои собственные шрифты и изображения для создания пользовательских форм облака слов.

Чтобы использовать генератор облака слов Tagxedo, вам необходимо загрузить Microsoft Silverlight, который поддерживается только в Internet Explorer, Firefox и Safari.

9. Mentimeter

Mentimeter, хотя и не является генератором облака слов, включает в себя встроенную функцию облака слов в своей интерактивной платформе.

Это одна из самых популярных презентационных функций Mentimeter, которая позволяет аудитории вводить ответы из одного или двух слов на такие вопросы, как «как вы себя чувствуете сегодня?», Чтобы создавать облака слов в реальном времени.

Функция облака слов используется для визуализации опросов в режиме реального времени в презентациях, позволяя аудитории отвечать на такие вопросы, как «как вы себя чувствуете сегодня?», И видеть, как их ответы появляются в облаке слов в режиме реального времени.

Функция облака слов — отличный интерактивный инструмент для бизнеса и отличный способ развлечь вашу аудиторию.

Просто зарегистрируйтесь в Mentimeter, выберите бесплатный тариф и начните создавать живые облака слов со своей аудиторией.

10. Облака слов в Python

Если вы ищете задачу и знаете, как кодировать, почему бы не создать собственное облако слов с помощью инструментов облака слов с открытым исходным кодом на Python?

Библиотека wordcloud, разработанная Андреасом Мюллером, позволяет вам создать базовое облако слов, настроить цвет, размер и количество текста, а также изменить форму облака слов.

Следуйте этому руководству, чтобы получить более подробные инструкции по созданию облака слов в Python.

Создать облако слов

Готовы создать свое первое облако слов? Вот как создать облако слов за 4 простых шага с помощью генератора облака слов MonkeyLearn:

1. Загрузите свои данные в виде файла CSV или вставьте текст прямо в MonkeyLearn WordCloud Generator.

2. Нажмите «Создать облако», чтобы создать облако слов.

3. Настройте облако слов.Измените тему, шрифт, цвет и количество слов.

4. Загрузите изображения облака слов, а также оценки частоты и релевантности.

Выберите генератор облака слов

Генераторы облака слов — отличный способ упростить и представить качественные данные. Они упрощают понимание данных и помогают быстро анализировать текстовые данные.

Существует множество генераторов облака слов на выбор, независимо от того, нужно ли вам создавать художественные облака слов или настраивать художественное оформление для презентации.

Хотите визуализировать темы, которые чаще всего упоминаются в ваших данных? Создайте облако слов с помощью генератора облака слов MonkeyLearn для быстрого обзора.

Облака слов — это только начало вашего путешествия по анализу текста. Если вы хотите получить более ценную информацию из своих данных, посетите MonkeyLearn и откройте для себя инструменты расширенного анализа текста, которые расширят ваши возможности в облаках слов.

Похожие сообщения

Инструменты для создания облаков слов — Teq

Если вы ищете отличное визуальное занятие для учащихся, попробуйте проект «Облако слов»! Облака слов — это невероятно визуальное отображение слов и фраз. Хотя они довольно легко адаптируются к любой тематике и многим различным проектам, в этом блоге мы рассмотрим их через призму ELA.Мы будем использовать облака слов, чтобы проиллюстрировать слова, фразы и образцы написания, которые помогут нам проанализировать частоту употребления слов и стиль письма учащегося.

Существует несколько отличных инструментов для создания облаков слов, но три из них наиболее рекомендуются. Нашим фаворитом является Word Art, потому что он позволяет вам формировать облако слов в релевантные и забавные формы и включает в себя более продвинутые функции. Однако два других веб-сайта также отлично подходят для творчества и простоты использования.

• Соберите текст (копию) из ввода ученика или письменного источника.
• Перейдите на сайт, например упомянутый выше, где вы можете создать облако слов.
• Вставьте (вставьте) текст в соответствующую область и создайте!
• Если вы используете Word Art, вы можете выбрать шрифты, цвета и формы, чтобы настроить облако слов.

Один из способов сделать это — поделиться документом Google со своим классом и попросить учащихся отвечать на вопросы, вводя свои слова или фразы в специально отведенных местах (ячейках таблицы).Затем вы можете скопировать текст и создать на его основе облако слов. Недостатком является то, что учащиеся будут видеть другие ответы, и это может не привести к получению лучшей выборки. Вот образец Google Doc, который вы можете скопировать, отредактировать и использовать: Word Cloud Generator — Google Doc.

Еще один простой проект — открыть документ (Word, PDF) на вашем компьютере или в Интернете и выбрать образец текста из рассказа, статьи или веб-сайта.

Лучшее решение — отправить учащимся форму Google, чтобы они могли отвечать на несколько вопросов, не зная, как ответили их одноклассники.Вот ссылка на Google Form, которую вы можете редактировать и отправлять студентам (после создания копии): Word Cloud Generator — Google Form. После того, как учащиеся заполнят форму, перейдите к электронной таблице ответов и скопируйте / вставьте столбец с их ответами. Это будет выглядеть так:

Теперь вы можете вставить или вставить их ввод в Word Art или на другие упомянутые выше сайты, чтобы создать свое облако слов.

Облака слов — отличный инструмент для студентов, и в этом блоге мы коснулись только некоторых основ.Какой инструмент вы будете использовать? Как вы включите другие предметы или концепции в облака слов для учащихся? Как можно использовать создание облака слов в качестве неформальной оценки? Есть много вариантов с этим замечательным занятием, добавленным в ваш инструментарий.

Дополнительные советы, приемы и инструменты для обучения в классе и за его пределами можно найти в других статьях в нашем блоге.

Мы также предлагаем виртуальное профессиональное развитие, обучение и поддержку дистанционного обучения для преподавателей с помощью OTIS для преподавателей.Изучите технологии, инструменты и стратегии, которые могут способствовать успеху учащихся — независимо от того, где происходит преподавание или обучение.

Семь инструментов для создания облаков слов

Использование облаков слов:

Генераторы облаков слов могут быть полезны в предоставлении учащимся удобного способа визуализировать наиболее часто используемые слова в отрывках текста, которые они читают или пишут.В контексте анализа собственного письма облака слов могут помочь учащимся определить слова или фразы, которые они могут использовать слишком часто.

Семь бесплатных генераторов облаков слов

На WordClouds.com вы можете создавать облака слов различных форм и размеров с широким спектром цветовых схем. Я даже использовал его, чтобы создать облако слов о кошках в форме кошки.В моем видео, размещенном ниже, я демонстрирую возможности WordClouds.com.

WordWanderer пытается отличаться от других инструментов создания облаков слов, позволяя перетаскивать слова, чтобы изменить внешний вид облаков слов. Кроме того, WordWanderer включает инструмент поиска, который можно использовать для поиска слова.Контекст выбранного вами слова отображается под самим облаком слов.

Вставьте свой текст в Analyze My Writing, и он сгенерирует массу информации о вашем письме. Analyze My Writing даст вам разбивку читабельности вашего письма по пяти показателям. Анализ будет включать в себя списки наиболее употребляемых слов и наиболее часто встречающихся пар слов в вашем письме. Список того, как часто вы используете знаки препинания и типы пунктуации, включен в анализ, предоставленный Analyze My Writing.Наконец, в конце анализа вашего письма добавляется облако слов. Облако слов и графики можно сохранить как изображения.

Word It Out создает облака слов из любого текста, который вы вставляете в генератор облака слов. После создания облака слов вы можете настроить размер и цветовую схему облака. Вы также можете настроить шрифт, используемый в вашем облаке слов. Особенность Word It Out, которая мне нравится больше всего, заключается в том, что вы можете выбрать, чтобы Word It Out игнорировал любое слово или слова, которые вы выбираете.Игнорирование слов не позволяет им попасть в облако слов.

Tagxedo позволяет очень легко настроить дизайн ваших словесных облаков. Вы можете выбрать одну из множества форм для отображения слов или создать свою форму для облака слов. Вы можете ввести текст в генератор облака слов вручную или просто ввести URL-адрес, по которому Tagxedo будет генерировать облако слов. Как и в случае с другими генераторами облаков слов, у вас также есть варианты исключения слов из облаков слов.

Облако слов: визуализация частотности слов

Облака слов используются для визуализации наиболее распространенных слов в тексте.Они идеально подходят для изучения больших объемов текста и создания информативных визуализаций для презентаций.

Создание облака слов

Облака слов можно создавать для отдельных документов, групп документов, наборов документов или для всех документов в проекте. Щелкните правой кнопкой мыши уровень в «Браузере документов», для которого вы хотите создать облако слов, и выберите запись Облако слов .

Кроме того, вы также можете открыть функцию «Облако слов» с помощью одноименного значка на вкладке Visual Tools .Затем откроется диалоговое окно, в котором вы можете выбрать соответствующие документы.

Стоп-список: исключение слов из облака слов

Чтобы ваше облако слов не состояло в основном из несущественных слов или слов, несущих очень мало значения, вы можете создать стоп-лист из этих слов.Самый простой способ сделать это — открыть функцию Word frequency на вкладке Start . В появившейся таблице будут перечислены все слова в тексте в порядке их частоты.

Двойной щелчок по зеленому значку перед определенным словом помещает его в стоп-список, что означает, что оно не будет учитываться для облака слов. Вы также можете выбрать несколько слов в списке (используя Ctrl + или cmd + левая кнопка мыши или Shift + левая кнопка мыши для области в списке), а затем щелкните правой кнопкой мыши и выберите Добавить в стоп-лист , чтобы передать их в стоп-лист.Значок с таким же именем также доступен на панели инструментов.

Когда вы нажимаете кнопку «Обновить» и применяете стоп-список , облако слов создается повторно, исключая слова из стоп-списка.

Совет: Вы всегда можете щелкнуть правой кнопкой мыши одно слово в облаке слов и выбрать Добавить в стоп-список , чтобы исключить его из облака слов. Чтобы воссоздать облако слов без исключенных слов, щелкните значок Переупорядочить .

Редактирование стоп-списка

Параметр Редактировать стоп-список отображает полный стоп-список, используемый для облаков слов в текущем проекте.Вы можете удалить слова из этого списка или добавить новые слова, хотя описанный выше способ сделать это, щелкнув список частот, на самом деле намного проще. Здесь вы также можете сохранять и загружать уже определенные стоп-листы для обмена ими между проектами.

Совет. Пользователи «MAXQDA Plus» и «MAXQDA Analytics Pro» также могут редактировать стоп-лист через MAXDictio> Stop List и легко обмениваться записями между разными списками.

Работа со списком частотности слов

Через Пуск> Частоты слов можно открыть список всех слов, содержащихся в анализируемых текстах.Этот список, помимо прочего, показывает, как часто встречается каждое отдельное слово. Также возможно объединить несколько слов в одно. Для этого щелкните мышью и перетащите одно или несколько слов на другое слово.

Настройка отображения

Вы можете использовать многочисленные параметры на вкладках Start и Display для настройки внешнего вида облака слов, включая количество отображаемых слов, их шрифт, форму и цвет.

Вкладка «Начало»

Частоты слов — открывает список всех слов, содержащихся в анализируемых текстах (без стоп-слов), и показывает их частоту.Слова можно легко перенести из списка частотности слов в стоп-лист.

Редактировать стоп-список — открывает список всех исключенных слов и позволяет импортировать существующие стоп-списки.

слов — Указывает, сколько слов отображается. Вы можете использовать ползунок для постепенного удаления более редких слов. Если несколько слов встречаются с одинаковой частотой, сначала выбираются слова, начинающиеся с более ранних букв в алфавите.

Лемматизировать слова — Когда эта опция активирована, слова возвращаются в их соответствующие базовые формы, так что слова с одинаковым значением объединяются независимо от склонения или регистра.

Минимальная частота — Определяет минимальное количество раз, которое слово должно встречаться для отображения.

Символы, которые не следует учитывать — При нажатии на кнопку с тремя точками открывается небольшое диалоговое окно, в котором вы можете ввести символы, которые должны быть вырезаны из слов и проигнорированы во время подсчета. Выбранные символы затем применяются ко всем функциям на основе слов в MAXQDA и MAXDictio.

Чувствительность к регистру — Если эта опция активирована, делается различие между прописными и прописными словами.Например, слова «земля», «Земля» и «ЗЕМЛЯ» трактуются как три разных слова.

Игнорировать числа — исключает все «слова», состоящие только из цифр.

Параметры языка — Измените язык на японский, чтобы создать облака слов из японских текстов.

Переупорядочить — Восстанавливает облако слов, помещая слова в разные случайные места.

Копировать в буфер обмена — копирует текущее представление в буфер обмена, чтобы вы могли легко вставить облако слов в отчет или презентацию.

Экспорт — экспортирует текущий вид как файл изображения для дальнейшей обработки.

Вкладка «Отображение»

Форма — позволяет определить внешние границы облака слов. На выбор предлагаются различные варианты:

• предопределенные формы (круг, эллипс, квадрат, треугольник)
• наиболее частое слово
• слово, которое вы ввели
• выбранное вами изображение (преобразуется в черно-белое изображение с заполненной черной областью, поэтому лучше всего подходят черно-белые изображения)

Обратите внимание: Для некоторых выбранных фигур вам нужно увеличить количество слов, чтобы полностью заполнить форму.Также полезно использовать ползунок наименьшего слова для регулировки разницы в размерах слов (и, следовательно, необходимого пространства) для равномерного заполнения форм.

Выравнивание — Позволяет определить выравнивание слов. Доступны следующие параметры:

• По горизонтали: все слова отображаются по горизонтали
• По вертикали: все слова отображаются по вертикали
• По горизонтали и по вертикали: слова случайным образом выровнены по горизонтали и вертикали, наиболее распространенное слово всегда отображается горизонтально
• 30 / 45 градусов: некоторые слова дополнительно отображаются под выбранным углом по диагонали вверх или вниз.

Цвета — Позволяет выбирать из ряда различных цветовых схем.

Font / Bold — позволяет указать шрифт.

Расстояние между словами — Определяет минимальное расстояние между словами

Наименьшее слово — Определяет размер наименьшего слова. Чем меньше этот размер, тем больше будет разница в размере по сравнению с наиболее распространенными словами.

Размер по — Определяет размер слов.Здесь вы можете выбрать одно из следующих значений:

• Частота: чем чаще встречается слово, тем оно крупнее.
• Ранг: чем выше ранг слова в списке частотности слов, тем больше слово. Если вы выберете эту опцию, абсолютная разница между частотами слов не имеет значения.
• Количество документов: чем больше слово, тем в большем количестве документов оно встречается. Количество документов можно увидеть в списке частотности слов. Этот вариант имеет смысл только в том случае, если вы анализируете несколько документов, иначе не будет разницы в размере между словами.

Масштаб — влияет на разницу в размере между обычными и редкими словами. Доступны следующие параметры, которые относятся к размерам, установленным в разделе «Размер на»:

• Линейный: размер шрифта линейно пропорционален частоте встречаемости слов.
• Чаще всего меньше: размер шрифта пропорционален корню частот слов. В результате общие слова выглядят меньше по сравнению с опцией «Линейный».
• Чаще всего больше: размер шрифта пропорционален квадрату частот слов.Это заставляет общие слова казаться больше по сравнению с опцией «Линейный».

Самое большое слово — позволяет установить расположение самого большого слова: по центру, где-то рядом с краем или произвольно.

Переупорядочить — Восстанавливает облако слов, помещая слова в разные случайные места.

Показать вхождение слова в текстах

Облако слов интерактивно связано с исходными текстами:

• При нажатии на слово будут перечислены все вхождения этого слова в проанализированных текстах.
• Если вы наведете курсор на слово, частота этого слова будет отображаться над ним (независимо от выбора, сделанного в «Размер на:…»).

Основы интеллектуального анализа текста и облака слов в R: 5 простых шагов, которые вы должны знать — Easy Guides — Wiki

загрузить текст

Текст загружается с помощью функции Corpus () из пакета text mining ™. Корпус — это список документа (в нашем случае у нас только один документ).

1. Начнем с импорта текстового файла, созданного на шаге 1

Чтобы импортировать файл, сохраненный локально на вашем компьютере, введите следующий код R.Вам будет предложено выбрать текстовый файл в интерактивном режиме.

  текст  

В приведенном ниже примере я загружу файл .txt, размещенный на веб-сайте STHDA:

  # Прочитать текстовый файл из интернета
filePath  

2. Загрузить данные как корпус

  # Загрузить данные как корпус
документы  

Функция VectorSource () создает корпус векторов символов

3. Проверить содержимое документа

  проверить (документы)  

Преобразование текста

Преобразование выполняется с помощью функции tm_map () для замены, например, специальных символов из текста.

Замена «/», «@» и «|» с пространством:

  toSpace  

Очистка текста

функция tm_map () используется для удаления ненужных пробелов, преобразования текста в нижний регистр, удаления общих стоп-слов, таких как «the», «мы».

Информационная ценность «стоп-слов» близка к нулю из-за того, что они так распространены в языке. Перед дальнейшим анализом полезно удалить такие слова. Для «стоп-слов» поддерживаются следующие языки: датский, голландский, английский, финский, французский, немецкий, венгерский, итальянский, норвежский, португальский, русский, испанский и шведский.Имена языков чувствительны к регистру.

Я также покажу вам, как составить собственный список игнорируемых слов, которые нужно удалить из текста.

Вы также можете удалить числа и знаки препинания с помощью аргументов removeNumbers и removePunctuation .

Другой важный шаг предварительной обработки — это создание корня текста , который сокращает слова до их корневой формы. Другими словами, этот процесс удаляет суффиксы из слов, чтобы упростить его и получить общее происхождение.Например, процесс выделения корней сокращает слова «перемещение», «перемещение» и «перемещение» до корневого слова «перемещение».

Обратите внимание, что для выделения текста требуется пакет SnowballC.

Приведенный ниже код R можно использовать для очистки текста:

  # Преобразовать текст в нижний регистр
документы  

Облако слов в Python | Создание настраиваемого облака слов

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon

Введение

В нашем цифровом путешествии мы часто сталкиваемся с дизайнами, наполненными словами, представляющими идею или передающими сообщение.Они бывают разных размеров, форм и цветов, передают идею читателя-автора с частотой или важностью встречающихся слов. Это также известно как облако слов или облако тегов.

Облако слов — это метод визуализации текстовых данных, при котором наиболее часто используемое слово отображается наибольшим размером шрифта. В этом посте мы узнаем, как создать собственное облако слов на Python.

Начнем с установки указанных пакетов.

Python предлагает встроенную библиотеку под названием «WordCloud», которая помогает создавать облако Word.

Мы можем установить эту библиотеку, используя следующую команду:

! pip установить wordcloud 

Мы также будем использовать базовые библиотеки, как «numpy», «pandas», «matplotlib», «Pillow». Если вы новичок в Python, посетите этот сайт, он будет вам очень полезен.

• Numpy : Самая популярная библиотека — Numpy . он в основном используется для обработки многомерных массивов и матриц.В этом посте мы будем использовать его для изменения формы изображения облака слов.
• Pandas: Библиотека Pandas используется для анализа данных, здесь мы используем ее для извлечения слов из группы информации.
• Matplotlib: Для визуализации python предлагает библиотеку matplotlib , , которая создает графики для собранных данных с помощью pandas.
• Подушка : библиотека подушек используется для сбора различных изображений для создания облака слов. Используется как PIL.

Для импорта библиотек можно использовать приведенный ниже код:

 импортировать numpy как np
 импортировать панд как pd
 импортировать matplotlib.pyplot как plt
 из PIL импорта изображения
 из wordcloud импортировать WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator 

 # Создать и сгенерировать изображение облака слов
wordcloud = WordCloud (). generate (текст)
# Показать сгенерированное изображение
plt.imshow (wordcloud, interpolation = "билинейный")
plt.figure (figsize = [8,10])
plt.axis ("off") 

 # изменить font_size, max_word и background_color
wordcloud = WordCloud (max_font_size = 50, max_words = 10, background_color = "white"). generate (текст)
# Показать изображение
plt.imshow (wordcloud, interpolation = "билинейный")
plt.figure ()
plt.axis ("off") 

 # Создать стоп-слово
стоп-слова = установить (STOPWORDS)
# Создание изображения облака слов
wordcloud = WordCloud (ширина = 3000, высота = 2000, random_state = 1, background_color = 'black', colormap = 'Set2', collocations = False, Stopwords = STOPWORDS).генерировать (текст)
# Показать сгенерированное изображение
plt.imshow (wordcloud, interpolation = 'билинейный')
plt.axis ("выключено")
plt.show () 

 # Создать изображение облака слов
стоп-слова = установить (STOPWORDS)
маска = np.array (Изображение.open ("../ input / input-img / cloud.png"))
wordcloud = WordCloud (стоп-слова = стоп-слова, background_color = 'white', max_words = 1000, mask = mask, contour_color = '# 023075', contour_width = 3, colormap = 'rainbow'). generate ('' .join (df [' text_without_stopwords ']))
# создать изображение как облако
plt.figure ()
plt.imshow (wordcloud, interpolation = "билинейный")
plt.axis ("выключено")
# сохранить в файл
plt.savefig ("cloud.png", format = "png")
plt.show () 

 # Создать изображение облака слов
стоп-слова = установить (STOPWORDS)
маска = np.array (Image.open ("../ input / input-img / Twitter.png"))
wordcloud = WordCloud (стоп-слова = стоп-слова, background_color = "white", max_words = 1000, mask = mask) .generate ('' .join (df ['text_without_stopwords']))
# создать изображение в твиттере
plt.figure ()
plt.imshow (wordcloud, interpolation = "билинейный")
plt.ось ("выключено")
# сохранить в файл
plt.savefig ("twitter.png", format = "png")
plt.show () 

 # Создать изображение облака слов
стоп-слова = установить (STOPWORDS)
маска = np.array (Image.open ("../ input / input-img / News_mask.PNG"))
wordcloud = WordCloud (ширина = 3000, высота = 2000, random_state = 1, background_color = 'white', colormap = 'Set2', collocations = False, Stopwords = STOPWORDS, mask = mask).generate ('' .join (df ['text_without_stopwords']))
# создать раскраску из изображения
image_colors = ImageColorGenerator (маска)
plt.figure (figsize = [20,20])
plt.imshow (wordcloud, interpolation = "билинейный")
plt.axis ("выключено")
# сохранить в файл
plt.savefig ("news.png", format = "png")
plt.show () 

 # Создать изображение облака слов
стоп-слова = установить (STOPWORDS)
маска = нп.массив (Image.open ("../ input / input-img / News_mask.PNG"))
wordcloud = WordCloud (Stopwords = Stopwords, background_color = "white", mode = "RGBA", max_words = 1000, mask = mask) .generate ('' .join (df ['text_without_stopwords']))
# создать раскраску из изображения
image_colors = ImageColorGenerator (маска)
plt.figure (figsize = [20,20])
plt.imshow (wordcloud.recolor (color_func = image_colors), interpolation = "билинейный")
plt.axis ("выключено")
# сохранить в файл
plt.savefig ("news1.png", format = "png")
plt.показать ()