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使用字云和文本散点图可视化文本数据和模型
文本分析工具箱™为文本数据的预处理、分析和建模提供了算法和可视化。使用词频计数和使用词云的LDA模型可视化大量文本数据集合。探索使用文本散点图的单词嵌入。
功能
wordcloud |
从文本、单词包模型、n-grams包模型或LDA模型创建词云图 |
textscatter |
文本的二维散点图 |
textscatter3 |
文本的三维散点图 |
sentenceChart |
绘制句子的语法依赖解析树 |
wordCloudCounts |
计算单词云创建的单词数 |
属性
| TextScatter属性 | 控制文本散点图的外观和行为 |
| DependencyChart属性 | 语法依赖关系图 |
主题
文本可视化
- 使用文字云可视化文本数据
此示例演示如何使用字云可视化文本数据。 - 使用文本散点图可视化单词嵌入
这个例子展示了如何使用2-D和3-D t-SNE和文本散点图可视化单词嵌入。 - 使用语法依赖分析分析句子结构
这个例子展示了如何使用语法依赖分析从句子中提取信息。
主题建模可视化
- 使用词云可视化LDA主题
这个例子展示了如何可视化潜狄利克雷分配(LDA)模型主题中的单词。 - 可视化文档的LDA主题概率
这个例子展示了如何使用潜狄利克雷分配(LDA)主题模型可视化文档的主题概率。 - 使用LDA模型可视化文档集群
这个例子展示了如何使用潜狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)主题模型和t-SNE图可视化文档的聚类。 - 可视化LDA主题相关性
这个例子展示了如何在潜狄利克雷分配(LDA)主题模型中分析主题之间的相关性。 - 可视化LDA主题和文档标签之间的相关性
这个示例展示了如何拟合潜狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)主题模型并可视化LDA主题与文档标签之间的相关性。
特色的例子
您也可以从以下列表中选择网站: