挖掘文本资源,提高学生习作水平
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挖掘文本资源，提高学生习作水平
作者：叶雅敏
来源：《读写算·素质教育论坛》2014年第06期
中图分类号：G623.24 文献标识码：A 文章编号：1002-7661（2014）06-0030-01
《语文课程标准》指出：高年级写作教学应贴近学生实际，让学生易于动笔。那么教师要在潜力领会教材的前提下，针对课文内容的可挖掘性，抓准训练点，为孩子广开“写”路，巧妙地练，教师不问一句，不着一语，却能使学生沉浸在情感的波澜里，生活在思考的世界里，飞翔在想像的王国里，自读自悟自写。而这其中最为关键的就是教师能够挖掘文本资源，能结合文章找到恰当的练笔引燃点，从而有效启动学生的练笔欲望，“给学生一个支点，让他们可以撬起地球”。
一、依托文本，仿形创神
教育心理学告诉我们：个体的学习一般总是由模仿学习逐渐过渡到创造性学习的。在依样画葫芦中，能感受作者的表情达意、谋篇布局、谴词造句的精髓，在模仿中锻炼学生的表达能力。有些文本多处出现句式排列整齐、结构相似的句群，是练习仿写的范例和素材。
如学习《桂林山水》时，让学生仿照桂林的山、漓江的水写一写大龙湖、笔架山。学生练笔时不仅用到了课文中排比式的句子，而且恰当地写进了自己的语言。把龙湖的水柔、静、绿，笔架山壮、奇、秀的特点写出来。许多文章的立意独具匠心，也是值得学生模仿学习的。如《落花生》这篇课文，借物喻人，语言浅显朴素，但所说明的道理深刻，富有教育意义。父亲借花生来教育其子女“人要做有用的人，不要做只讲体面而对别人没有用的人”。教师要有机地引导学生模仿课文的作者确定主题和表达中心的方法，提高学生的立意能力。教完这一课，就可指导学生模仿这课的写作方法，写自己喜欢的一种东西。如“仙人掌”“粉笔颂”“露珠赞”等文章。有一位学生在《粉笔颂》一文中写道：“无数细细的粉末儿徐徐落下来，像簌簌的玉屑儿，像纷纷扬扬的雪花……但我想这更像一种精神，一种默默奉献的精神，更像一种高尚的人，这就是默默耕耘、辛勤地培育着祖国花朵的老师。”小作者由粉笔联想到教育战线上耕耘的老师。这些文章立意深刻，中心十分明确。这样，学生以最短的时间习得最佳的语言，获得最佳的理解。透过练笔，可以触摸到学生那快意驰骋的心灵；透过随机生成的文字，可以真真切切地感受到学生在直面文本的过程中感悟的多元和立体。
二、拓展延伸，震撼心灵
借着新课改的东风，语文课堂中的“拓展延伸教学”应运而生。可以说，拓展延伸已成为语文课堂教学中的一道亮丽的风景线。教师在引导学生深度理解文本的基础上，进行篇幅简短、文字简明的有效拓展，非但不会喧宾夺主，反而会收到神来之笔般的绝佳效果。
【EXCEL】数据分析那些事(菜鸟入门必看)
Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？ A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。 数据分析师职位要求： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳； 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神； 6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。 Q2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？ A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！ 当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。 Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？ A：建议如下： 1、先了解数据分析是神马？ 2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？ 3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例； 4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）； 5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感； 6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现； 7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》； 有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？ A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。看那么多书，没有实践都是虚的。 Q5：我是做电商的，对于数据分析这块，您有什么好的软件工具类推荐吗？ A：做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具！不论是EXCEL、SPSS还是SAS，只要能解决问题的工具就是好工具。 问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。
EXCEL之手把手教你如何做合同明细表
EXCEL之手把手教你如何做合同明细表摘要：EXCEL 合同明细表目录链接 目录 1. EXCEL合同台账的管理作用 2. 合同台账框架 2.1 目录表 2.2 单个合同明细表 2.3 空模板 2.4 下拉箭头清单 3. 合同台账中使用的EXCEL的功能及作用 4. 操作流程 4.1空模板页面和下拉菜单制作 4.2新建合同文档 4.3 合同执行阶段数据录入 4.4 合同执行完毕
以下为正文： 1. EXCEL合同台账的管理作用 1.1 统一企业的EXCEL合同台账格式，方便录入各项合同数据；1.2 建立合同目录清单，分类罗列，执行状态一目了然； 1.3 动态登记合同执行过程中的每一个数据，促进合同执行和合同数据高度统一； 1.4 合同执行完毕后，打印作为合同封面留底，便于查看或审核书面合同执行情况； 1.5 本文只针对企业的采购合同做管理台账，如有需要，可根据此模板制作企业的销售合同台账。 2. 合同台账框架 2.1 目录表 2.1.1 作用：合同的清单，并可实现分类呈现和汇总； 2.1.2 格式如下：
2.2 单个合同明细表： 2.2.1 作用：合同的清单，记录合同的各项静态信息，在执行过程中，记录每一条合同的动态信息，； 2.2.2 格式如下：
2.3 空模板： 2.3.1 作用：新增合同时，以此合同为空白模板复制建档； 2.3.2 格式如下：
2.4 下拉箭头清单 2.4.1 作用：作为部门、费用类别、合同类别下拉清单设置用途； 2.4.2 格式如下：
3. 合同台账中使用的EXCEL的功能及作用 3.1 超链接：用于文档页面间转换，便于目录和单个合同股明细来回的切换； 3.2 移动或复制：用于文档复制，新建合同清单，复制空模板，建立一个新的模板格式的页面： 3.3 定义名称：设置下拉菜单的清单时，可以跨页面使用； 3.4 if函数：用于判断合同执行的状态； 3.5 查找替换：用于设置跨页面取数公式时，替换公式中的一部分数据。 4. 操作流程
微博项目资料整理
利用周末的时间，做了微博相关资料的整理，和大家共同分享（附件：有相关的论文可供参考）。 一、微博内容挖掘 主要技术支撑：文本挖掘技术 相关理论模型topic model。 其中包含两个主要的模型：分别为PLSA模型和LDA模型. 1.1 PLSA模型 LSA：潜在语义分析 PLSA：概率潜在语义分析 1. 引子 Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(Computer Vision)也开始崭露头角，但在实际应用过程中，它却有一些不可避免的缺陷，比如： 1.稀疏性(Sparseness): 对于大词典，尤其是包括了生僻字的词典，文档稀疏性不可避免； 2.多义词(Polysem): 一词多义在文档中是常见的现象，BOW模型只统计单词出现的次数，而忽略了他们之 间的区别； 3.同义词(Synonym): 同样的，在不同的文档中，或者在相同的文档中，可以有多个单词表示同一个意思； 从同义词和多义词问题我们可以看到，单词也许不是文档的最基本组成元素，在单词与文档之间还有一层隐含的关系，我们称之为主题(Topic)。我们在写文章时，首先想到的是文章的主题，然后才根据主题选择合适的单词来表达自己的观点。在BOW模型中引入Topic的因素，成为了大家研究的方向，这就是我们要讲的Latent Semantic Analysis (LSA) 和 probabilitistic Latent Semantic Analysis (pLSA)， 2. LSA简介 已知一个文档数据集及相应的词典，采用BOW模型假设，我们可以将数据集表示为一个的共生矩阵，，其中， 表示词典中的第j个单词在第i个文档中出现的次数。 LSA的基本思想就是，将document从稀疏的高维Vocabulary空间映射到一个低维的向量空间，我们称之为隐含语义空间(Latent Semantic Space). 如何得到这个低维空间呢，和PCA采用特征值分解的思想类似，作者采用了奇异值分解(Singular Value Decomposition)的方式来求解Latent Semantic Space。标准的SVD可以写为：
文本挖掘
文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理
用定性数据分析包 RQDA tm 进行文本挖掘
用定性数据分析包RQDA tm进行文本挖掘 Written by Benson Ye (bensonye@https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html,) Revised by Ronggui Huang (ronggui.huang@https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html,) First reversion 2010-07-22 Last revision 2010-08-03 在对访谈内容或剧本、小说部分内容进行文本挖掘时，如果用不断的剪粘保存的方法非常繁琐而且容易漏掉一些内容。好在黄荣贵开发的RQDA包可以进行文档管理和内容编码及提取，大大方便了利用tm包进行文本挖掘，既提高了效率又提高了准确性，下面举一个小例子： 对（人民网>> 时政>> 时政专题>> 网友进言）中的公安部回应进行分析 相关链接：https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html,/GB/8198/138817/index.html 1、安装RQDA包、tm包和中文分词软件； > install.packages(c("rJava","tm", "gsubfn")) > install.packages(c("RQDA","RQDAtm"),repos="https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html,",type='source') 2、装载RQDA包并建立一个新的工程项目； > library(RQDAtm) 3、输入相关文本文件；
4、进行编码和作标记； 5、双击想要提取的编码即可提取相关文本；
6、运行下面下载的程序进行文本提取、转换、分词、文本挖掘工作。 (以上步骤的结果为RQDA2tm_example.rqda)，可直接打开该文件继续如下步骤。 > gg <- RQDA2tm("公安部回应" ) > summary(gg) A corpus with 26 text documents The metadata consists of 2 tag-value pairs and a data frame Available tags are: create_date creator Available variables in the data frame are: MetaID cid fid selfirst selend fname > inspect(gg) ----------------------------------------------- > ## 去掉多余空格####
中文文本挖掘预处理流程总结
中文文本挖掘预处理流程总结 2017-09-22 12:14 编程派 0 0 阅读 15 作者：刘建平 来源：https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html,/pinard/p/6744056.html 在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。 1. 中文文本挖掘预处理特点 首先我们看看中文文本挖掘预处理和英文文本挖掘预处理相比的一些特殊点。 首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。所以一般我们需要用分词算法来完成分词，在文本挖掘的分词原理中，我们已经讲到了中文的分词原理，这里就不多说。 第二，中文的编码不是utf8，而是unicode。这样会导致在分词的时候，和英文相比，我们要处理编码的问题。 这两点构成了中文分词相比英文分词的一些不同点，后面我们也会重点讲述这部分的处理。当然，英文分词也有自己的烦恼，这个我们在以后再讲。了解了中文预处理的一些特点后，我们就言归正传，通过实践总结下中文文本挖掘预处理流程。 2. 中文文本挖掘预处理一：数据收集 在文本挖掘之前，我们需要得到文本数据，文本数据的获取方法一般有两种：使用别人做好的语料库和自己用爬虫去在网上去爬自己的语料数据。 对于第一种方法，常用的文本语料库在网上有很多，如果大家只是学习，则可以直接下载下来使用，但如果是某些特殊主题的语料库，比如"机器学习"相关的语料库，则这种方法行不通，需要我们自己用第
对于第二种使用爬虫的方法，开源工具有很多，通用的爬虫我一般使用beautifulsoup。但是我们我们需要某些特殊的语料数据，比如上面提到的"机器学习"相关的语料库，则需要用主题爬虫（也叫聚焦爬虫）来完成。这个我一般使用ache。 ache允许我们用关键字或者一个分类算法来过滤出我们需要的主题语料，比较强大。 3. 中文文本挖掘预处理二：除去数据中非文本部分 这一步主要是针对我们用爬虫收集的语料数据，由于爬下来的内容中有很多html的一些标签，需要去掉。少量的非文本内容的可以直接用Python的正则表达式(re)删除, 复杂的则可以用beautifulsoup来去除。去除掉这些非文本的内容后，我们就可以进行真正的文本预处理了。 4. 中文文本挖掘预处理三：处理中文编码问题 由于Python2不支持unicode的处理，因此我们使用Python2做中文文本预处理时需要遵循的原则是，存储数据都用utf8，读出来进行中文相关处理时，使用GBK之类的中文编码，在下面一节的分词时，我们再用例子说明这个问题。 5. 中文文本挖掘预处理四：中文分词 常用的中文分词软件有很多，个人比较推荐结巴分词。安装也很简单，比如基于Python的，用"pip install jieba"就可以完成。下面我们就用例子来看看如何中文分词。 首先我们准备了两段文本，这两段文本在两个文件中。两段文本的内容分别是nlp test0.txt和 nlp test2.txt： 1. 沙瑞金赞叹易学习的胸怀，是金山的百姓有福，可是这件事对李达康的触动很大。易学习又回忆起他们三人分开的前一晚，大家一起喝酒话别，易 学习被降职到道口县当县长，王大路下海经商，李达康连连赔礼道歉，觉得对不起大家，他最对不起的是王大路，就和易学习一起给王大路凑了5万块钱，王大路自己东挪西撮了5万块，开始下海经商。没想到后来王大路竟然做得风生水起。沙瑞金觉得他们三人，在困难时期还能以沫相助，很不容易。 沙瑞金向毛娅打听他们家在京州的别墅，毛娅笑着说，王大路事业有成之后，要给欧阳菁和她公司的股权，她们没有要，王大路就在京州帝豪园买了三套别墅，可是李达康和易学习都不要，这些房子都在王
基于情感文本挖掘和分析的系统设计
摘要：如何对网络中大量的文本数据进行挖掘和分析是大数据应用一个热点的问题，本文提供一种对文本数据进行挖掘和分析的新思路。以汽车口碑的文本数据为例，将采集的数据存入sql server 2008数据库，采用自然语言处理的方法处理数据，结合最大熵算法和支持向量机（support vector machine， svm）算法对数据进一步挖掘和分析。 关键词：文本分析；数据挖掘；汽车大数据；svm 一、研究背景 情感文本挖掘和分析是自然语言处理中的一个研究领域[1]。如何有效地挖掘网络情感文本中的数据，是当今网络舆情分析所面临的关键问题。[2]本文借鉴现有的研究成果，提出一种基于最大熵算法结合svm的文本情感分析新思路，设计出一个基于情感文本挖掘和分析的系统。 二、基于情感文本挖掘和分析的系统设计 （一）数据的采集 （二）数据的预处理 本系统创新地运用了hashset类来存储不重复的对象[3]；采用基于ansj的分词算法进行中文分词；使用基于哈工大停用词表的改进型停用词表进行停用词过滤操作。 （三）特征词的提取 针对“知网情感词典”和“台湾大学简体中文极性词典ntusd”合并后的词典，我们通过人工添加新词的方法构建更合理的情感词典，提取评论的特征词。 （四）文本向量化 为了使计算机处理文本数据，我们需要将数据进行向量化。本文使用了著名的权值计算方法――词频-逆向文档频率（term frequency?cinverse document frequency ， tf-idf[4]）实现汽车口碑的向量化。tf-idf是一种统计方法，用以评估特征词对于汽车口碑中情感倾向的重要程度。 tfidf的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率tf高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。特征词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随著它在语料库中出现的频率成反比下降。 （五）情感分析 1基于最大熵算法的情感分类 这里我们使用的是softmax回归模型，逻辑回归（softmax）是最大熵对应类别为两类时的特殊情况 [5]。在softmax回归中，类型标记y可以取k个不同的值。于是，对于我们的训练集便有。首先计算softmax回归概率值，其中是模型的参数。这一项对概率分布进行归一化，所有概率之和为1。然后添加一个权重衰减项来修改原代价函数，让参数值保持比较小的状态，这个衰减项会惩罚过大的参数值，得到新的代价函数，利用求偏导数，求最小化，从而实现一个可用的softmax回归模型。 2基于svm的情感细粒度分析 假设存在训练样本，可以被某个超平面没有差错地分开，其中，m为样本个数，为n维实数空间，是分类间隔。因此和两类最近的样本点距离最大的分类超平面称为最优超平面。在条件下对求解一下最大的函数值，为拉格朗日乘子，再根据公式求解最优分类函数，是偏移量，是是共轭表达。从而得到svm分类器[6]。 三、结果分析 本文对网上7种车型的口碑进行爬取，利用最大熵算法的softmax分类器进行情感倾向分类得到结果如下。
怎么制作个人简历表格
怎么制作个人简历表格 篇一：手把手教您如何用word做个人简历 手把手教您用word修改、制作一个完整的个人简历 如果您自己不会设计模板，您可以自己到网上下载一个模板，但是一般情况下这个模板都不会太令人满意，也许因为内容太少，也许因为封面页不够清新。无论怎样，您只需要选择一个您喜欢的样式就好，然后本文章会教您如何根据这个样式将个人简历变成世界上独一无二的简历。如果您自己心中已经设想了一个漂亮的模板，但是对于某些word的技巧尚不能熟练掌握，那么这篇文章也可以帮助您。 现在，我以车辆工程专业为例，模拟一个学生制作个人简历的过程。 一、下载模板 注意问题：根据自己的专业性质选择适合的模板，一般都不能太花哨，此时您无需在意简历里面的内容是否与你想要填写的一致，也无需在意添加照片的位置是否刚好是一寸，也无需在意模板的封面页是不是太丑。 假如您心中的模板（以下称其为黑简历）应该包括以下内容： 但是您下载的中意的模板（以下称其为蓝简历）却是这样的： 所以您需要修改的内容包括：1、将蓝简历中基本信息对应的表格进行调整，并且加入放照片的框框 2、将蓝简历中后面每一个表格的标题更改成您希望的名称
注意：更改表格行列数、添加文字不难，但是添加之后表格会跳行，会出现表格之间间距不同导致不美观的问题，所以您必须合理安排每个表格的大小以及表格内文字的多少，使同一个表格尽量在一页里面，必要时交换两个表格的位置。二、删添模板内容 1、先不管放照片的地方。因为黑简历中个人信息有10项，所以我们先将蓝简历的基本信息表格制作成5行4列的样式，也就是删除后四行。 蓝简历变为： ()按住玫红框框里的标志，改变表格长宽，使其保持原来的长度，否则后面的表格会往上移，不美观。 现在再解决照片的问题，首先要添加列，但是如果您现在右击表格→插入→列（在右侧），您会发现表格变得很乱，并且添加的不是一列而是两列，原因是该表格最顶端还有一行（上图黑框区域所圈），这一行在您看来是为了美观，但它却有四列，且与下面没有对齐，导致添加列会出现异常，所以，建议删除该行，以后再添加。删除该行后再添加列，基本信息表格变为： 点击表格工具→合并单元格 现在存放照片的框框已经有了，但问题是照片不是刚好能放进去，如果您先添加图片再来调整框框的大小，您会发现这样行不通，因为图片无法任意移动。解决办法是：添加一个一寸大小的矩形形状，再将照片填充进去，最后根据装有照片的矩形的大小，来调整框框的大小，具体步骤：
【原创】R语言文本挖掘tf-idf,主题建模,情感分析,n-gram建模研究分析案例报告(附代码数据)
务（附代码数据）, 咨询QQ：3025393450 有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了 欢迎登陆官网：https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html,/datablog R语言挖掘公告板数据文本挖掘研究分析 ## Registered S3 methods overwritten by 'ggplot2': ## method from ## [.quosures rlang ## c.quosures rlang ## print.quosures rlang 我们对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行从头到尾的分析。此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题，并提供由许多用户编写的丰富文本。该数据集可在https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html,/~jason/20Newsgroups/（该20news-bydate.tar.gz文件）上公开获取，并已成为文本分析和机器学习练习的热门。 1预处理 我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息，这些消息组织在子文件夹中，每个消息都有一个文件。我们可以看到在这样的文件用的组合read_lines()，map()和unnest()。 请注意，此步骤可能需要几分钟才能读取所有文档。 library(dplyr) library(tidyr) library(purrr)
务（附代码数据）, 咨询QQ：3025393450 有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了 欢迎登陆官网：https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html,/datablog library(readr) training_folder <- "data/20news-bydate/20news-bydate-train/" # Define a function to read all files from a folder into a data frame read_folder <-function(infolder) { tibble(file =dir(infolder, https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html,s =TRUE)) %>% mutate(text =map(file, read_lines)) %>% transmute(id =basename(file), text) %>% unnest(text) } # Use unnest() and map() to apply read_folder to each subfolder raw_text <-tibble(folder =dir(training_folder, https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html,s =TRUE)) %>% unnest(map(folder, read_folder)) %>% transmute(newsgroup =basename(folder), id, text) raw_text ## # A tibble: 511,655 x 3 ## newsgroup id text ##
文本挖掘
文本挖掘算法总结
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出
贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S 的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di 一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概
用激情打造语文教学的卓越课堂
用激情打造语文教学的卓越课堂 语文课堂的魅力要靠激情打造。 激情是语文的底色，是语文教学的生命。？激情是语文课堂的魅力。是唤醒、释放与引导学生激情的主阵地。是实现语文在强烈的情感共鸣和审美愉悦中，让学生得到知的丰富，美的陶冶、情的升华的需要。 缺少激情的语文课堂，注定是苍白乏力的，是无力在学生的心灵留下印迹的。 怎样创设富有激情的有效语文课堂呢？ 一、激情源于导语 罗丹说，艺术就是感情。语文教学这门艺术同样也离不开感情。我就利用导语的情感因素来奠定课堂情感基调，去叩击学生的心扉，引导他们进入课文情景，使情与景偕，情与理融。四年级课文中的《桂花雨》是一篇回忆童年生活的文章。我的导语是这样设计的：童年是美好的，在每个人记忆的花园里，总会有一些常开不败的花朵，给人留下永久的回忆。同学们，你有过在雨中嬉戏的经历吗？（学生回答）可是你有过在桂花雨中陶醉的经历吗？现在请你们闭上眼睛想一想：每当桂花盛开时，满树生香，花香随风飘逸，弥漫四方，一切都沉浸在花香里。你抱住那桂花树，使劲地摇，尽情地摇，任由桂花像雨点一样纷纷落下来。落在你的头上、脸上、肩上、身上、脚上，落得满身都是。你沐浴在香甜的桂花雨中，整个人都陶醉了，你忘情地喊着：“啊！真像下雨，好香的雨啊！”然后我让他们睁开眼睛顺势引入新课：“今天，就让我们一起走进台湾女作家琦君的童年，去感受一场美丽的桂花雨，和作家共同分享童年的欢乐。” 这段导语从学生已有的生活经验切入，然后用充满感情的语言为学生描述了摇桂花的场景，激起学生对作者童年生活的向往，也唤起学生已有的情感体验，学生的情绪一下子被调动起来了，教学也因为学生的入情而进入了积极的状态。好的导语就是教师精心打造的一把金钥匙，以它放射出的独特光芒，开启了学生智慧与情感的闸门，引领学生走入求知的神圣境界。 二、激情藏于文本 语文教材中许多典范的文本给教师的再创造留下了无限的空间，足以让我们激情奔放，游目骋怀。《观潮》的壮美与豪放，《怀念母亲》的凄婉与伤情，《桥》的悲壮与激昂，《詹天佑》的忠贞与赤诚，《穷人》所彰显的人性的光辉、《地震中的父与子》所表露的父子深情，这些文质兼美的文章，无不浸透着作者情与感的结晶，灵与肉的凝聚，神与思的升华。语文教师倘若不以教学的智慧去挖掘，去表现，不以自己的激情去引发，去点燃，就难以把学生从一个知识的高峰引入另一个知识的高峰，就难以让学生达到心灵境界的一个又一个升华。
语言美之诗歌鉴赏
语言美之诗歌鉴赏 发表时间：2016-10-11T14:18:11.903Z 来源：《语言文字学》2016年5月作者：傅泉松 [导读] 中国的古典诗歌不仅优美，而且拥有丰富的内涵。 四川省凉山州西昌市西昌学院南校区 615000 前言 中国的古典诗歌不仅优美，而且拥有丰富的内涵，不仅能够激发读者丰富的情感，使之发生跌宕起伏的变化，而且能够使读者在理解感悟与吟咏诵读时于潜移默化中受到美的熏陶与感染，使读者尽可能多地感受中国语言文化的深厚蕴，于耳濡目染之间了解和热爱祖国的优秀文化与悠久历史。本篇文章着重讲解如何鉴赏诗歌，如何领会意境，提高品位，培养鉴赏能力，体会中华语言之美。曾经有人这样问过我们该当如何地生存呢？于是就有人给过这样的答案“诗意地栖息在大地上”这是多美富有诗意的唯美的答案了。那么我们就这句最具诗意的回答展开我们的研究讨论如何发现语言美，如何鉴赏诗歌。 第一章如何鉴赏诗歌 想要了解鉴赏诗歌首先我们得了解什么是诗呢。文学定义为：“诗是一种最集中地反映现下社会生活的文学样式，诗里面饱含着丰富的想象和感情，常常以直接抒情的方式来表现，而且凝练，在和谐的程度和节奏的上特别鲜明，它所用的语言和散文是有区别的，我们可以从以下几方面入手鉴赏诗歌。 1.1细读精读慢读用心去感受诗歌塑造的形象。 阅读诗歌是首先要求我们就是要细读精读慢读的用心去感受是个索要塑造的形象以及诗歌所要表达的心情，“吟哦讽诵”应是我们走进一首诗歌的唯一路径。赏析诗歌，就应反反复复地读，仔仔细细地读。在诗歌中寻找、感受诗的鲜明的形象，并领会作者蕴含的感情。 1.2、朗读诗歌细细品味思考诗歌所不表达的意境。 好的诗歌必有好的意境。每首诗歌的意境，都是指作者在作品中所描绘的生活图景和所抒发的思想感情相融合而成的一种艺术境界，也就是作者心中所抒发的“情”与现实生活中的“物”有机统一后，经过提炼升华，能引人进行充分想象的艺术空间的审美化境 1.3读诗歌时要多联想多方探寻诗的价值。 只有在读诗歌的时候多方位的思考才会明白作者想要表达的意境与感情，就像俗语说的，惟有知人论世，才能评说诗歌价值。假如读者对诗人创作的时代背景、地理环境、社会习俗、以及诗人的生活遭遇和思想倾向、创作道路等有所了解，那么会更有有助于我们更加深刻地理解诗歌。 第二章鉴赏诗歌的方法 2.1鉴赏诗歌借助诗词题眼的方法 在鉴赏诗歌的时候许多诗歌，一看诗歌的标题就大体可以让读者了解到诗歌丰富的内涵和全诗的感情基调。例如杜甫的古诗《春夜喜雨》，题眼中的“喜”字就基本上奠定了全诗载欣载喜的感情基调，尽管在全诗中喜字没有露面，但“喜”意从诗意中透漏出来。所以，鉴赏诗歌首先要品味富于表现力的“诗眼”或“题眼 2.2、鉴赏诗歌可以借助主旨句鉴赏诗歌 什么是主旨句呢，其实所谓的主旨句就是诗歌中能充分表达作者思想情感和写作目的的句子。在表情达意上，一般是议论性或抒情性的，常常把它放在诗词的后半部分。 2.3鉴赏诗歌要学会借助常见文化意象 这里所说的“常见文化意象”是指古代诗歌中作者采用的富有固定感情色彩和象征意义的景或物。比如“爱莲说”中的诗句“予谓菊，花之隐逸者也；牡丹，花之富贵者也；莲，花之君子者也”都是靠物来比喻人抒发作者的感情。 第三章如何培养诗歌鉴赏能力 鉴赏诗歌，能够领会意境，提高我们的品位，培养我们鉴赏诗歌的能力，简单概括地说，主要有三步 3.1首先鉴赏诗歌我们要读懂诗，我们鉴赏一首诗歌的第一步就是要能够读懂它。如果读不懂，那么鉴赏也就无从谈起，我们要读明字意，要读明白每个字的含义，达到字字落实的地步。比如：李清照的《醉花阴》中“帘卷西风，人比黄花瘦”的“瘦”字，如果不能很好地理解，那么就无法透彻地理解诗人的情感。第二步就是读懂典故，对诗词中所用典故要弄明白。鉴赏诗歌中的有些诗词，不用典故，读者们阅读的障碍相对来说要小些；但是有些诗歌，运用典故较多，而且运用得颇为巧妙，如果弄不清楚，仅仅从字面上理解读懂，但是很难正确解读其中的内涵。例如，高山流水的故事也作“流水高山”，相传春秋俞伯牙善于弹琴，钟子期善于听琴。每当伯牙弹弹到描写高山、流水的典调时，钟子期就感到他的琴声犹如巍峨的高山、浩荡的江河。钟子期死后，伯牙叹无知音，不再弹琴。后常借指知音或乐曲的高手。不理解这个典故，就不能很好理解二人的感情。 第三步就是读明意象，就是弄清诗歌中作者所选意象的代表。所谓意象，是诗歌中用来寄托诗人情感的具体可感的客观物象。诗歌本身是含蓄、凝练的艺术，作者的情感往往不是在诗歌中直接流露，也不是思想的直接灌输，写景则借景抒情，咏物则托物言志。这就是借助意象来表达作者自己的情感。 3.2其次鉴赏诗歌我们要读透诗，读透诗歌这是我们鉴赏古典诗词的第二步。在这一步上，我们要做到四会，分别是要求读者会“知人论世”所谓的知人论世，是用于古典诗词鉴赏，主要指要了解诗词的作者及写作背景。这里的了解作者，包括了解作者的生平、思想、创作道路、艺术风格等；了解作者的写作背景，也包括了解作者写作时的时代背景、作者写作时的心境及同时代其他作者的同类作品等。要求我们会“沿波讨源”，就是指会根据诗中的线索去探究作品之源乃至作者的师承之源等。会挖掘意境意境，是研究诗歌中重要美学范畴之一。我们要鉴赏诗歌，关键要会挖掘其意境。会鉴别俗话说:“有比较，才有鉴别。”在鉴赏古典诗词时，会就同题目或同题材的作品加以比较，辨别其异同，品评其高下，这对读透作品是极为有利的。可进行思想与艺术性的全方位的比较，也可着重就诗词的主旨、意象、章法、技巧、风格等其间一两个要素加以比较，说明其特点，道尽其妙处。 等。 3.3鉴赏诗歌我们要读化诗，读化诗歌这是我们鉴赏古典诗词的第三步，也是最重要的一步。也就是说我们要对一首诗歌进行解读，不
文本挖掘算法总结汇编
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出 贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。
20届高考语文二轮复习讲义 第1部分 复习任务群7 散文文本阅读18 赏析艺术之美,抓住手法语言
任务(十八)赏析艺术之美，抓住手法语言
任务情境 赏析散文手法美和语言美一直是高考散文考查的重点之一。经过一轮复习，考生已初步建立起表达技巧的知识体系，掌握了答题的两个环节：指出所用的手法，分析表达效果。但在实际做题过程中依然存在着判断不准、切入不全、不会分析表达效果等问题。因此，二轮复习一方面要继续强化记忆有关表达技巧的知识清单，另一方面要在审题答题的各个环节上加强训练，以期实实在在地提高赏析水平。 自主检测，自我诊断 一、阅读下面的文字，完成文后题目。 小满小满，小麦渐满。民谣里这样说，说的是小满节气的到来，小麦刚刚灌浆，青青的麦穗初露，远非到了一片金黄的成熟时候。节气和姑娘初恋的形象完全吻合，和那时姑娘的生理与心理完全吻合：只是小满，远非丰满；只是灌浆初始的青涩初恋，远非血液贲张的炽烈热恋；只是麦穗在初夏的风中羞涩地轻轻摇曳，和清风说着似是而非的缠绵情话，远非在
酷烈的热风中沉甸甸垂下金碧辉煌的头，摆出一副曾经沧海看穿一切，万事俱备只待开镰收割的骄傲样子。 纵使孙犁笔下的小满，是泛着载不动许多愁的一泓池水；纵使电影屏幕中的小满，是连一叶扁舟都没有驶向对岸的一湾湖水，却都是清澈的还没有被污染的水。小满，之所以让人怜爱，正在于此。世界上还有比初恋更让人觉得美好而值得回忆的吗？初恋是小荷才露尖尖角，是轻翰掠雨绡初剪，是圆荷浮小叶，细麦落轻花，那样的清浅可爱，那样的天真纯洁，那样的美好动人。(节选自肖复兴《小满》，有删改) 1．分析文段中画线句子的表达特色。 答： 答案①运用比喻、排比、反问等修辞手法，形象生动地表现出初恋的纯洁美好。②多用整句，读起来朗朗上口，有音韵美。③语言典雅，化用诗句，富有诗意。 二、阅读下面的文字，完成文后题目。 ①小车像只负重的岩鹰，缓缓盘旋而上，将雪峰山深处亘古沉默的幽绿一层层抛在脚下。 ②一路陪伴我们的是盛夏里一场粗犷的雨。雨点似乎窥伺漫山油油绿意已久，忘情倾泻而来，清脆如金石相扣，将山脚统溪河野性的轰响稀释得若有若无，像天外渺远的钟磬声。这是有着世居深山更深处乡民特质的雨，淳朴而大气，敦厚而好客。从我们一行钻入雪峰山，抵近统溪河河岸，望见穿岩山眉梢时，它们便紧随而行，似乎生恐浓荫如盖的莽莽丛林凉意不够，怠慢了远道而来的我们。 ③我依旧汗意涔涔，却都是穿岩山壁立悬崖惊出的冷汗。小车蓦地停在了山腰人工凿出的一处平地，我弓腰钻出车门，长吁一口气。抬头，一座静默的古寨跃入眼眸。“枫香瑶寨”几个大字将银色的雨幕染成温婉的金黄。古寨木墙黑瓦，松木的清香扑鼻而来；门楼上三层屋檐清俊雅致，弯翘欲飞。我脑海里蓦地闪过许多镜头：白发长髯的瑶王率领族人避居于此，山高林老，不知有汉，无论魏晋，时耕时猎，怡然自乐。 ④似乎为了印证这些我从纸上得来的印象，刚近寨门，山歌乍起，一排五彩民族服饰的窈窕女子笑靥烂漫，端着大碗酒肉拦在了门口，“瑶王”迎了上来。他是一个真正的雪峰之子，穿岩山国家森林公园的规划设计者，也是我神交多时的好友。他穿着随意，憨厚而儒雅，淡淡的微笑里漫溢古朴的书卷气，绝不似一个久居深山的“山人”，而像是一个大学校园中寻常可见的学者。 …… ⑤廊檐外风雨潇潇，不觉已过三杯。“瑶王”聊起了雪峰山深处的先贤——《辞海》主编舒新城，眼里满是敬慕与神往。我一页页翻阅他影印出版的《舒新城与现代名人书信集》，忽然觉得眼前这位山间高士，还是一位达则兼济天下的真正儒者。他有一部长篇小说的草稿，至今不肯出版，说还要锤炼锤炼。我想，他真正的传世之作其实已赫然问世，这部书写在大山之巅的大著，将被雪峰山的乡民们藏之名山，传诸后世而不朽。
一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训
https://www.wendangku.net/doc/c416915677.html, 一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训 一、文本挖掘概念 在现实世界中，可获取的大部信息是以文本形式存储在文本数据库中的，由来自各种数据源的大量文档组成，如新闻文档、研究论文、书籍、数字图书馆、电子邮件和Web页面。由于电子形式的文本信息飞速增涨，文本挖掘已经成为信息领域的研究热点。 文本数据库中存储的数据可能是高度非结构化的，如WWW上的网页;也可能是半结构化的，如e-mail消息和一些XML网页:而其它的则可能是良结构化的。良结构化文本数据的典型代表是图书馆数据库中的文档，这些文档可能包含结构字段，如标题、作者、出版日期、长度、分类等等，也可能包含大量非结构化文本成分，如摘要和内容。通常，具有较好结构的文本数据库可以使用关系数据库系统实现，而对非结构化的文本成分需要采用特殊的处理方法对其进行转化。 文本挖掘(Text Mining)是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。其中被普遍认可的文本挖掘定义如下: 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。 文本挖掘的主要用途是从原本未经处理的文本中提取出未知的知识，但是文本挖掘也是一项非常困难的工作,因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术。文本挖掘是从数据挖掘发展而来，因此其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但与传统的数据挖掘相比，文本挖掘有其独特之处，主要表现在:文档本身是半结构化或非结构化的，无确定形式并且缺乏机器可理解的语义;而数据挖掘的对象以数据库中的结构化数据为主，并利用关系表等存储结构来发现知识。因此，有些数据挖掘技术并不适用于文本挖掘，即使可用，也需要建立在对文本集预处理的基础之上。