《表2 主题归类及对应权重分布情况》
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《网络中的“大学生”话语生态特征研究——基于网络文本的LDA分析》
按照以上操作流程,我们首先对新浪博客的文本数据进行处理,得到了相应的主题词表,参见表1;仔细梳理主题词表不难发现,有些主题里面谈及的话题雷同,为了更好地展开分析,我们对内容相近的主题进行归类,归类结果参见表2;为让结果能够更加直观,我们对整理之后的主题归类进行了命名和权重计算,最后通过可视化得到主题类占比示意图,参见图1。我们对其他四大媒体采取了同样的处理方式,但鉴于篇幅所限,处理过程不再重复赘述,仅直接展示可视化结果,详见图2—图5。
图表编号 | XD00189743800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.09.01 |
作者 | 王建红、金雪涵、王葆 |
绘制单位 | 华北电力大学自动化系 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |