【詞雲圖一鍵製作】
無論是學生做project、記者寫報道、研究者做報告，經常都會用到詞雲圖，勝在可以用一目了然的方式呈現最常出現的字詞。但詞雲圖有時效果一般，字詞劃分亦不理想，到底如何做出好看易明的詞雲圖？
詞雲圖利用不同的字體大小和文字顏色，呈現出議題中的詞頻，用戶一眼就可從雜亂的數據中發現有意義的資訊。源大數據人工智能大數據分析平台xMiner（前稱uMiner）內置詞雲圖功能，幾個步驟就可簡單製作詞雲圖。
＊簡單設定 圖表一秒成型＊
圖中的詞雲圖以新的iPhone手機為主題，監測各大的社交媒體的回帖，期望知道網民的關注點。
我們於上個帖文有介紹過關鍵詞設定的方法，設定好系統就會幫你撈取相關數據，即可在平台上製作圖表。然後基於希望監測的內容，可對圖表進行基本設定，比如特定的媒體、指定日期、主帖或回帖等。
舉例小編希望了解社交媒體中網民在一周內對新iPhone的反應，便設定條件為9月6日至12日中Facebook、論壇和Instagram中的回帖。
＊兩招加工 圖表更清晰＊
xMiner（前稱uMiner）平台預設的顯示詞為100個，最多可達1000個。
第一招 – 停用：
詞雲圖一開始未必盡如人意，因為會有不少價值較低的常用詞，如「可以」、「已經」等，詞頻很高但對分析的意義較低，我們可以直接在平台中通過「停用」，自行刪去這些詞語。
同時，小編亦停用了「手機」、「電話」等字眼，因為在討論iPhone時這些字眼會和主題高度重疊，導致未能有助理解輿情，停用令圖表更簡潔易明。
第二招 – 組合：
另外，有部分字眼意義相近，例如「中國」和「大陸」所指的內容大致相同，我們會以「組合」的方法，將意思相通的字眼合併，以準確地呈現相關概念的關注度。
＊地區化詞庫 分詞更精準＊
詞雲圖背後不單有大量數據支援，中文內容更要求精準的界詞技術和自然的語言處理。
源大數據背後累積十年的中文詞庫，亦一直與時並進，不斷新增新詞、方言，如這次顯示的詞雲圖，就能分辨出廣東話獨有的「核突」。
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想了解如何輕鬆監測網絡輿情？不妨inbox我們或到源大網頁：www.umaxdata.com，索取相關個案及洞察報告。
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