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请先选择文本并设置分析参数,再开始处理。需要快速体验时,可加载示例数据;批量文件只展示前20个,分析时会全部处理。
1选择输入方式
2添加文本文件
点击选择文件或拖拽到此处
支持 TXT、TEXT、MD、CSV、SRT、LOG。文件内容在浏览器中读取和分析。
2粘贴文本
尚未输入文本。
2加载示例
示例数据会替换当前选择内容。
3已选内容状态
文档数0
估算大小0 KB
等待选择文本
先添加 TXT 文件、粘贴文本,或载入示例数据。
尚未添加待分析文本。
1分词规则
2权重算法
3BM25 参数
常用取值:K1 约 1.2-2.0,B 约 0.75。数值会影响 BM25 得分排序。
4过滤与排序
5自定义词库
1确认任务
待开始分析
确认文件和参数无误后,点击开始分析。处理期间请保持页面打开。
2处理进度
进度 0%
等待开始...
还没有分析结果。请先完成前面的步骤并开始分析。
| 排名 | 词汇 | 范围 | 词频 | 文档数 | 覆盖率 | 密度 | TF-IDF | BM25 | 首次位置 |
|---|
使用说明
软件使用说明
- 选择文本内容:点击“选择文件”批量导入TXT、MD、CSV、SRT、LOG等文本文件,也可以切换到“粘贴文本”直接输入内容;需要体验流程时可加载示例数据。
- 确认文件列表:批量选择文件后,界面展示前20个文件,其余文件会以数量提示,实际分析时仍会全部参与处理。
- 设置分词规则:选择中文切词方式、词长下限和中文组合词长度;如有固定行业词,可在“自定义保留词”中每行填写一个词。
- 配置权重算法:
- 词频统计:统计词汇出现次数、文档覆盖数和关键词密度。
- TF-IDF权重:根据词频和逆文档频率评估词汇区分度。
- BM25权重:结合词频、文档频率和文档长度计算相关性得分。
- 调整过滤选项:可开启停用词过滤、保留数字、英文大小写区分,并设置展示结果数量和默认排序方式。
- 保存设置:点击“保存设置”保留常用参数,下次打开工具时会自动恢复;需要重新配置时可点击“恢复默认”。
- 开始分析:进入“开始分析”页面后点击“开始分析并下一步”,工具会读取文本、分词、统计词频并计算权重。
- 查看和下载结果:分析完成后可在结果表中搜索关键词,下载当前CSV结果;批量文件可下载ZIP压缩包,单文档报告会按原文件名导出,重名文件会自动加数字区分。
常见问题
答:TF-IDF适合从一组文档中找出更能区分主题的词。某个词在当前文档中出现较多,但在其他文档中较少时,通常会得到较高的TF-IDF值。
答:BM25可以看作信息检索场景中常用的相关性计算方式。它在词频和逆文档频率基础上加入词频饱和与文档长度归一,更适合比较不同长度文档中的关键词权重。
答:常规中文内容可设置为2-3字;如果文本中有较多行业术语、产品名或长尾关键词,可设置为2-4字,并把重要词汇加入自定义保留词。
答:停用词通常是“的、了、在、我们、可以”等高频但信息量较低的词。过滤后,结果表会更容易呈现主题词、业务词和关键词线索。
答:ZIP压缩包中会包含语料总表和单文档报告。单文档报告会尽量保持原文件名,例如“文档A.csv”;如果遇到重名,会自动生成“文档A_1.csv”“文档A_2.csv”等名称。
答:关键词密度表示某个词在当前统计范围内的出现占比。密度较高说明该词出现频繁,但仍需结合TF-IDF、BM25和文档覆盖率一起判断,避免把常见词误认为主题词。