日文在線詞頻分析工具

『壹』 有沒有好用的詞雲工具，就是可以提取一大段文本的高頻詞，可以隨意排列的那種

如果來文字很多，並且需要提取高頻源詞的話，目前有兩個詞雲在線生成器比較合適實現上述功能.

第一個就是微詞雲生成器，詞功能在創建詞雲頁的【內容】欄中導入大文本分詞

把大段文本輸入進去，點擊分析，就會出現高頻詞了，在點擊生成詞雲，最後點擊載入詞雲就可以生成可視化詞雲圖了，效果更加直觀

第二個就是圖悅也有此大段文本高頻詞功能

希望能幫助你!

『貳』 日語中有什麼權威的詞頻表嗎

日語權威的詞頻表叫MeCab，或者是NLB。NLB為現代日本語書旅雹檢索系統。在查詢界面可以看到詞頻列表，通過在瀏覽器中改變其網頁代碼，就可以該為每頁顯示1000條，就可以很方便地復制到excel里了指鎮隱。但是對於背單詞來說，還缺個音調，不知道有沒有高手有辦法補上。以及，這個系統本身還是很好的搭配詞典。

日語規則：

あ段假名遇到「あ」發長音。例如：お母さん（おかあさん）。

い段假名遇到「い」發長音。例如：お兄さん（おにいさん）。

う段假名遇到「う」發長音。例如：通訳（つうやく）。

え段假名遇到「い/え」發長音。例如：先生（せんせい）、お姉さん（おねえさん）。

お段假名遇到「う/お」發長音。例如：お父さん（おとうさん）、大きい（おおきい）。

外來語用「ー」表示長音。例唯廳如：ノート。

『叄』 有沒有那些比較好用的日語語言學詞頻統計軟體

MeCab不錯，可以試一試。

日語的起源一直爭論不斷，明治時代的日本人把日語劃為阿爾坦跡泰語系，此說法已經普遍遭到否定，霍默·赫爾伯特（Homer Hulbert）和大野晉認為日語屬於達羅毗荼語系，西田龍雄認為日讓早並語屬於漢藏語系，白桂思（Christopher I. Beckwith）認為日語屬於日本－高句麗語系（即扶余語系）。

列昂·安吉洛·塞拉菲姆（Leon Angelo Serafim）認為日本語言和琉球語言可以組成日本語系。有一種假設認為南島語系、壯侗語族和日本語系可以組成南島－台語門（Austro-Tai languages），即認為三者睜掘都有共同的起源。

基本信息：

文字、書寫方式、書本（紙張等）上的表現方式稱為日文，是一種主要為日本列島上和人所使用的語言。

雖然並沒有精確的日語使用人口的統計，不過計算日本國內的人口以及居住在日本國外的海外日裔人群，日語使用者應超過一億三千萬人。幾乎所有在日本出生長大的日本國民都以日語為母語。此外，對於失聰者，有對應日語文法及音韻系統的日本手語存在。

『肆』 artk工具集中可以用什麼來進行詞頻統計

推薦一個實用的詞頻統計工具

國際站運營豹米花
分享更多國際站運營內容,全網同名（豹米花Jacken）
前幾天在朋友圈發了一動態，說找到一個實用的詞頻統計工具，很多小夥伴好奇是什麼工具，今天就給大家分享下:《實用的詞頻統計工具》
這個詞頻工具，就是：微詞雲
我們主要用到的是，在線分詞功能。
操作：
（1）點擊 在線分詞
（2）直接輸入內容，這里可以把關鍵詞指數導出的關鍵詞復制粘貼到這里
如：復制粘貼 連衣裙 dress

（3）點擊 下一步

（4）即可生成 詞頻統計

提醒：
這里的話，我一般會直接用來組合產品標題，查看下這些詞，哪些比較符合產品的，靠前的，優先去組合。
也可點擊，下載分詞結果

（5）勾選內容，可生成報告：

提醒，目前這個微詞雲是免費使用，不過有次數限制，完整功能可買下付費的，永久版：69元

微詞雲鏈接：
微詞雲 · 簡單強大的文字雲藝術生成器
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『伍』 數據分析可視化工具推薦

MicroStrategy Desktop

MicroStrategy Desktop 是一款功能強大的數據發現工具，可讓用戶自行探索、分析數據。用戶使用 MicroStrategy Desktop 來創建自定義的互動式達析報告，用於探索其業務數據。可從許多不同的來源導入業務數據，包括本地文件、資料庫、Google Drive、Facebook 等。

MicroStrategy Desktop 提供一套完整的分析功能，其綜合能力優於其他各種數據發現工具。並且永久免費。

MicroStrategy Desktop 有 Windows 和 Mac 版本，本文中我們用的是windows 版本。

第一步：添加數據

打開軟體最顯眼的左上角藍色按鈕提示用戶需要建「新達析報告」。

最後，保存你的達析報告就行了!

好了，數據分析就完成了，是不是很簡單吶！

下載地址：https://www.microstrategy.cn/cn/get-started/desktop

體驗感受：

1. MicroStrategy Desktop 提供一套完整的分析功能，其綜合能力優於其他各種數據發現工具。即適合無IT背景的小白用戶通過圖形操作來分析數據，也提供腳本化方式讓高端用戶更方便地進行大規模的流程管理。

2. MicroStrategy Desktop 可連接至200 多個數據源。憑借開箱即用數據連接和本機驅動，MicroStrategy 可以輕松地無縫連接到任何企業資源，包括資料庫、移動化設備管理 (MDM) 系統、企業目錄、雲應用、物理訪問控制系統，以及諸如 Tableau、Power BI 和 Qlik 等其他自助服務工具。

3. 永久免費！！！

4. 安裝包比較大，有1.1G，下載安裝包需要一定時間。

『陸』 圖悅詞頻分析軟體怎麼用不了

網路問題。圖悅是一個支持在線消沖生成個性化詞雲圖片的工具，支持製作詞雲、關鍵詞雲圖、詞雲圖、詞頻分析。圖悅詞頻分析軟體用不了是因為網路問題，網襪爛絡延遲造成的卡頓，拿好殲稍等即可。

『柒』 如何統計詞頻有什麼工具嗎

有文本就一切好說啊，推薦清華教授沈陽老師做的一款軟體叫毀斗雹ROST NewsAnalysis Tools，這個也是我們老師推薦的，特別實用，不過銷襪是很久之前的軟體了，估計現在已經沒人維護了。還有個在線的工具，可以直接把文本分詞之後根據詞性來進行分類，也可以一鍵生成纖帆詞雲圖，挺方便的，也不用下載。純手打，望採納，謝謝。

『捌』 3種好用的詞雲工具，快來試一下吧~

你是否在別型橋人的PPT中看到這樣炫酷的圖形？

這樣的表達方式是不是更一目瞭然？

這其實就是詞雲——一種能夠展示熱點話題、核心內容的可視化工具~

詞雲圖通過過濾大量的文本信息，對出現頻率較高的「關鍵詞」進行視覺上的突出，讓讀者一眼就能領略文章主旨。

在線詞雲軟體一般都能夠支持長、短文本分析，在這里，就為大家介紹3種常用的詞雲軟體

一、圖悅（國內軟體，好用但偶爾不穩定）

http://www.picdata.cn/picdata/indexb.php

優點：

1、算是國內做的一款用戶體驗比較好的在線詞頻分析工具，可以進行長文本或者單個網頁頁面分析；

2、輸出結果支持自定義圖形模板，可以在標准（圓形）、微信（橢圓）和地圖模式輸出；

3、也支持詞頻excel的導出（可利用導出結果進行二次加工）

4、生成詞巧租滑雲中的無意義詞彙較少，不會出現單個無意義的文字

缺點：

1、穩定性較弱

2、 不支持展示詞的篩選

3、 無法進行自定義顏色、字體等主題設置

二、tagxedo

http://www.tagxedo.com/app.html

優點：

1、用戶體驗較好，可進行中英文長文本或者單個網頁分析；

2、輸出結果支持多種自定義模板；

3、可調孝臘整字體、主題顏色、文字朝向；

4、可篩選需要展示的內容；

缺點：

1、僅支持360/ie瀏覽器，載入慢

2、 不支持詞頻導出

3、 無法進行展示詞大小的調整

三、wordart

https://wordart.com/

優點：

1、支持拼接式的詞雲展示；

2、可定製化展示關鍵詞大小；

3、支持主題、顏色、文字朝向的定製化展示；

4、支持網頁、長文字、短詞輸入

缺點：

1、需要上傳指定字體才能支持中文詞雲展示

2、主題配色功能較弱

以上，就是使用體驗比較好的3種詞雲工具啦~

希望能夠幫助大家實現數據、文本的可視化操作~

如果有其他好用的詞雲軟體，也歡迎留言分享呀~

『玖』 有個神奇的網站，讓你輕松在線做詞頻分析

想必你會有這樣的需求：知道一篇文章或者一本書中哪些詞彙出現的頻率最高。你可能認為這需要什麼復雜的付費軟體甚至寫程序，其實不然，有個特別簡單的在線詞頻分析工具。

閑話少說，直接上簡指網址：

http://www.cncorpus.org/

這是教育部語言文字應用研究所計算語言學研究室開發的「語料庫在線」。這個網站有一項功能就是詞頻分析。下面我以分析文本《阿Q正傳》為例，介紹一下該網站如何使用。

《阿Q正傳》的統計結果一共是2948個字詞及符號，此處「出現頻率」的單位是百攔答配分比（%）：

排在第一的文字是「的」，出現了712次，佔了全文的4.4453%。對不對呢？我們在原文的word里核實一下：

在word里，查找出了747個「的」，比上面的統計結果多出了35個，這是為什麼呢？

原因很簡單，有些「的」被切進了其他詞，比如「似的」「別的」「的確」等等，加在一起正好是747個，一個都不少。

不過，這個工具的確有不完善之處，比如同一個詞重復出現，或者被切錯，因此使用時一定要在excel里篩選一下。

如上圖所示，「趙」「趙家」「趙司」都重復出現了，而且「趙家」還出現在了「連趙家」里，核實一下word，「趙家」一詞確實出現了11次。

不過這個不完善之處並不妨礙使用，這個工具畢竟可以提供一個比較可靠的線索，准確的數據還需要在excel里仔細統計。

我們來看下迅翁在《阿Q正傳》里舉運最喜歡用哪些字詞。

單字：

這20個單字加在一起一共出現了5118次，佔了全文的31.95%！

詞彙：

「阿Q」在語料庫里並不是一個詞，所以沒被切出，該詞在文章中出現了274次，應該位居第一。

從結果來看，迅翁和大家一樣，很喜歡用口語化的詞，在一篇一萬多字的文章中就用了45次「因為」，用了35次「而且」！但是迅翁就是迅翁，這些普通的詞在他的筆下出神入化，構成了文學經典。

大家如有興趣，不妨去試一試這個工具。