Word cloud что это за программа

Содержание

Пакет Wordcloud в Python – создаем облако слов

Пакет Wordcloud в Python помогает нам узнать частоту появления слова в текстовом контенте с помощью визуализации.

Чтобы реализовать это, нам нужно сначала установить некоторые пакеты, такие как pandas, matplotlib и Wordcloud. Давайте посмотрим на этапы установки каждого.

Установка Pandas

Pandas – отличный инструмент для реализации анализа и визуализации данных в Jupyter Notebook. Его можно импортировать в наш исходный код следующим образом:

import pandas as pd

PD относится к процессу создания псевдонимов, с помощью которого могут быть созданы фреймы данных, и это упрощает читаемость кода.

Pandas можно установить двумя способами:

Использование командной строки.

Давайте посмотрим, как мы можем установить pandas с помощью командной строки:

Открыть командную строку.
Ввести данную команду:pip install pandas
После нажатия «Enter» пакеты начнут загружаться в систему.

Эту же команду можно использовать в Linux в терминале для установки pandas в нашей системе.

Создаем облако слов на python #1. Тестируем библиотеку WordCloud

С помощью Anaconda Navigator.

Второй способ установить pandas – использовать Anaconda Navigator.

Откройте Anaconda Navigator.
Щелкните вкладку «Среда» и перейдите к параметру создания, чтобы настроить Pandas в вашей системе.
Нажмите на кнопку «Создать» для среды Pandas.
В списке пакетов выберите «Все», чтобы получить фильтры.
Перейдите в строку поиска, найдите «Pandas» и выберите «Pandas package».
Щелкните правой кнопкой мыши флажок и выберите «Отметить для установки определенной версии».
Выберите версию, которую хотите установить, и нажмите кнопку «Применить», чтобы установить пакеты.

Установка Matplotlib

Matplotlib – обширная и интересная библиотека для людей, которые с энтузиазмом относятся к выводам результатов из данных, включает в себя диаграммы рассеяния, гистограммы, коробчатые диаграммы и многое другое, что упрощает нам понимание.

Matplotlib можно установить, выполнив следующие действия:

Использование командной строки.

Matplotlib можно установить в нашей системе с помощью данной команды в командной строке:

pip install matplotlib

Использование Anaconda.

Мы можем установить matplotlib с помощью Anaconda, набрав следующую команду в Anaconda Prompt:

conda install matplotlib

Проверка установки

Мы можем проверить, успешно ли установлен matplotlib в нашей системе или нет, набрав данную программу в терминале.

import matplotlib matplotlib.__version__

Установка Wordcloud

Как обсуждалось ранее, это дает нам представление о наиболее часто встречающихся словах в тексте с помощью визуального элемента.

WordCloud можно установить, выполнив следующие действия:

с помощью данной команды в командной строке:

pip install wordcloud

Используя Anaconda, ввести следующую команду в строке:

conda install -c conda-forge wordcloud

Теперь давайте посмотрим на простую программу, которая показывает, как wordcloud можно использовать в Python.

Как создать Wordcloud 2019? How to create WordCloud in 2019?

Мы взяли этот фрагмент текста с веб-сайта и сохранили как файл sunflowers1.txt.

«Sunflowers are heliotropic, which means that they turn their flowers to follow the movement of the Sun across the sky east to west, and then returns at night to face the east, ready again for the morning sun. Heliotropism happens during the earlier stages before the flower grows heavy with seeds. There are tons of varieties of sunflowers available today, so there’s bound to be one that fits your garden. Choose between those with branching stems or single stems, those that produce ample pollen for pollinators or are pollen-free(best for bouquets), those that stay small or tower above the rest of the garden, or those that produce edible seeds! »
import re import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS text = open(«/content/sunflowers1.txt», «r»).read() # Clean text text = re.sub(r’==.*?==+’, », text) text = text.replace(‘n’, ») # Define a function to plot word cloud def plot_cloud(wordcloud): # Set figure size plt.figure(figsize=(40, 30)) # Display image plt.imshow(wordcloud) # No axis details plt.axis(«off») # Generate word cloud wordcloud = WordCloud(width = 3000, height = 2000, random_state=1, background_color=’salmon’, colormap=’Pastel1′, collocations=False, stopwords = STOPWORDS).generate(text) plot_cloud(wordcloud)

Источник: pythonpip.ru

WORD CLOUD как прием активизации речи на уроке английского языка (из опыта работы)
статья по английскому языку на тему

Модернизация современного языкового образования в школе требует поиска эффективных путей активизации процесса обучения иностранному языку. Применение интернет-сервисов имеет ряд преимуществ: запоминание ключевых слов, тренировка образной памяти, проведение мозгового штурма, анализ основных идей текста, активация предварительных знаний.

Я расскажу о приеме использования компьютерной программы, так называемом «облако слов» или “word cloud ”на уроке английского языка.

Скачать:

ВложениеРазмер

word_cloud_priem_aktivizatsii_ustnoy_rechi_na_uroke_angliyskogo.rar

683.31 КБ

Предварительный просмотр:

как прием активизации речи на уроке английского языка

(из опыта работы)

Учение, лишённое всякого интереса и взятое только силой принуждения убивает в ученике охоту к овладению знаниями.

Приохотить ребёнка к учению — гораздо более достойная задача, чем приневолить .

Модернизация современного языкового образования в школе требует поиска эффективных путей активизации процесса обучения иностранному языку. В своей работе мы стараемся применять такие приемы обучения, которые способствуют поддержанию интереса учащихся к иностранному языку, помогают вовлечь в иноязычную речевую деятельность всех школьников, повышают эффективность урока.

Сейчас эффективность применения информационных технологий на занятиях английского языка уже не подлежит сомнению. Применение интернет-сервисов имеет ряд преимуществ: запоминание ключевых слов, тренировка образной памяти, проведение мозгового штурма, анализ основных идей текста, активация предварительных знаний.

Читайте также:

Центр вызовов что это за программа

Word Cloud -это ресурс, позволяющий создать визуальный образ ключевых слов текста в привлекательной форме. Вводите в специальное поле текст или URL (адрес сайта), и программа генерирует облако, отображая наиболее часто используемые слова крупным шрифтом.

В своей работе я использую, в основном, следующие ресурсы:

http://www.wordle.net , www.tagul.com , http://tagxedo.com http://www.abcya.com (для детей)

Работать с сервисами совсем не сложно. Попробуйте все варианты и выбирайте тот, который больше понравится и больше подходит для реализации поставленных целей и задач.

Прием работы с word cloud необычен, забавен, весьма полезен для визуалов (тех, кто воспринимает большую часть информации с помощью зрения). С одной стороны, это просто возможность создать красивую картинку для доклада или презентации. С другой — полезный в обучении иностранным языкам инструмент, которому можно найти массу интересных применений.

Получившееся изображение можно распечатать в виде плаката и повесить в классе. Яркие картинки будут привлекать внимание, а слова на них неизбежно откладываться в памяти. Кроме того, можно составлять и распечатывать словесные изображения, когда ученики готовят пересказ или реферирование текста – ключевые понятия помогут без труда восстановить общий смысл.

Я вижу большие возможности использования «Word clouds» на уроках английского языка:

При введении в тему
При повторении в начале урока
При систематизации, повторении материала
При работе с текстом
При работе с языковым и грамматическим материалом и.т.д.
При контроле .

В своей работе я использую эти “облака” для достижения различных целей.

I. Warming up/ Prediction

II. Фонетическая зарядк а

— Каждый ученик (пара) получает определённый звук, например [p]
и подбирают не менее 20 слов с данным звуком (в начале, середине или в конце слова), выходят на сайт, создают «облако» на основе своих слов.
Затем делают скриншоты своих «облаков», сохраняют их, обмениваются и определяют звук для каждого «облака»

III. В ведение и первичное закрепление лексического материала.

— На этапе введения новой лексики можно составить “облако” из слов одной темы, например, названий видов транспорта, показывая картинки, попросить детей найти соответствующие названия из “ облака”.

— На этапе тренировки использования новых лексических единиц моим ученикам очень нравится следующая игра — найти в облаке слова по какой-либо теме. Например, для своих восьмиклассников при изучении темы “The World of Shopping” я составила облако по 3 темам: фрукты/ овощи, контейнеры, магазины и дети находят лексику сначала по одной теме, потом по второй и третьей.

— Ученики могут выделять наиболее важные слова в текстах для их дальнейшего запоминания или анализа, использовать полученные облака слов в качестве основы (плана) рассказа или презентации.

IV .Для отработки грамматического материала.

— из “облака слов” нужно составить длинное предложение, содержащее грамматическую структуру, которую Вы хотите повторить (изучить) или проверить (I have never been so happy in the whole life) или порядок слов в предложении.

— сделайте “облако слов” из вопросов, объединяющих определенную тему по грамматике для повторения, f.e. conditionals

— учащиеся должны составить вопросительные условные предложения, используя все слова из «облака», сравнивают свои предложения с предложениями партнера или ученика из другой группы.

— Каждый ученик из пары или группы находит другого ученика, задает свои вопросы, в то время, как Вы контролируете и делаете пометки для последующего обсуждения.

V. Для работы с текстом для чтения или аудирования

— Показать” облако ” слов, взятых из незнакомого текста. В ыделяя курсором ключевые слова, можно предсказать идею текста, тему…

Этот вид работы может осуществляться как со всем классом, так и в группах (учитель может распечатать “облака” заранее и раздать их в группах).

— Включить в “облако” все слова, которые необходимо разобрать перед чтением нового текста/прослушиванием аудио, составить предложения с ними.

Например, текст о Милне (7 класс, Верещагина О.В) При наведении курсора на слова, оно увеличивается в размере и выделяется.

— Составить и ответить на вопросы для понимания из “облака”, затем сравнить ответы после чтения фактического текста

— Подвести итоги предсказания

— Превратить текст (эссе, сообщение, абзац, статья, и т.п.) в “облако”, где выделенные ключевые слова можно использовать для расширения словарного запаса, найти определения, синонимы, антонимы…

— Ученик выбирает одно слово из “облака” для обсуждения

— Если ученики имеют хороший уровень знаний, можно попросить их реконструировать текст по ключевым словам.

— Учащиеся составляют свои предложения и делают свои «облака слов», обмениваются и восстанавливают текст по рисунку друга.

— Создать “облака” из ключевых слов изучаемого текста, распечатать и развесить в классе для запоминания.

— Н аписать слова и фразы, которые ассоциируются у учащихся с определённой темой, создайте. Студентам должны обсудить словарное облако, уделяя особое внимание самым популярным словам.

VI. Для совершенствования речи

— Написать рассказ о себе в “word cloud”. Ученики будут иметь возможность видеть ключевые слова, слушать другого ученика и представлять все то, что важно для их сверстников. Сравните слова, которые используются чаще всего мальчиками или девочками, по возрастным группам. Эти уроки желательно проводить на интерактивной доске.

— Я составила “облако” о своих летних каникулах( в Wordout и Wordle ), а мои ученики о своих . Потом мы обменялись работами и ученики должны были составить рассказ о каникулах по картинке. Прослушав внимательно рассказы, потом обсудить, что было угадано и сказано верно о каникулах товарищей.

Использование этого ресурса можно распространить на изучение пословиц, идиом (например, с определённым словом или на определённую тему) и просто для составления рассказов. Вместе с тем их можно использовать даже для подготовки к ЕНТ или ВОУД или реализации мини-проектов.

Современные технологии в преподавании: Word Clouds

Автор(ы): Хиз Ильсияр Рафиковна, Волкова Елена Михайловна, Нахтармина Тамара Михайловна
Рубрика: Педагогические науки
Журнал: «Евразийский Научный Журнал №4 2017» (апрель, 2017)
Количество просмотров статьи: 3232
Показать PDF версию Современные технологии в преподавании: Word Clouds

Волкова Елена Михайловна,
Нахтармина Тамара Михайловна,
Хиз Ильсияр Рафиковна

Word Cloud -это ресурс, позволяющий создать визуальный образ ключевых слов, текста в привлекательной форме. Вводите в специальное поле текст или URL (адрес сайта), и программа генерирует облако, отображая наиболее часто используемые слова крупным шрифтом. Можно менять фон, цвет, шрифт и форму облака.

Получившееся изображение можно распечатать в виде плаката и повесить в классе. Кроме того, можно составлять и распечатывать словесные изображения, когда ученики готовят пересказ или реферирование текста — ключевые понятия помогут без труда восстановить общий смысл.

В своей работе мы используем эти «облака» для достижения различных целей.

I. Warming up/ Prediction

II. Фонетическая зарядка — Каждый ученик (пара) получает определённый звук, например [p]
и подбирают не менее 20 слов с данным звуком (в начале, середине или в конце слова), выходят на сайт, создают «облако» на основе своих слов.

III. Введение и первичное закрепление лексического материала.

— На этапе введения новой лексики можно составить «облако» из слов одной темы, например, названий еды, показывая картинки, попросить детей найти соответствующие названия из » облака«.

— На этапе тренировки использования новых лексических единиц нашим ученикам очень нравится следующая игра — найти в облаке слова по какой-либо теме. (Например, для восьмиклассников при изучении темы «The World of Shopping» было составлено облако по 3 темам: фрукты/ овощи, контейнеры, магазины и дети находят лексику сначала по одной теме, потом по второй и третьей.)

IV .Для отработки грамматического материала:

— из «облака слов» нужно составить длинное предложение, содержащее грамматическую структуру, которую Вы хотите повторить (изучить) или проверить (I have never been so happy in the whole life) или порядок слов в предложении.

— сделайте «облако слов» из вопросов, объединяющих определенную тему по грамматике для повторения, f.e. conditionals

— учащиеся должны составить вопросительные условные предложения, используя все слова из «облака», сравнивая свои предложения с предложениями партнера или ученика из другой группы.

— Каждый ученик из пары или группы находит другого ученика, задает свои вопросы, в то время как Вы контролируете и делаете пометки для последующего обсуждения.

V. Для работы с текстом для чтения или аудирования

— Показать» облако » слов, взятых из незнакомого текста. Выделяя курсором ключевые слова, можно предсказать идею текста, тему.

Этот вид работы может осуществляться как со всем классом, так и в группах (учитель может распечатать «облака» заранее и раздать их в группах).

VI. Для совершенствования речи

— Написать рассказ о себе в «word cloud». Ученики будут иметь возможность видеть ключевые слова, слушать другого ученика и представлять все то, что важно для их сверстников. Сравните слова, которые используются чаще всего мальчиками или девочками, по возрастным группам. Эти уроки желательно проводить на интерактивной доске.

Интересное применение WordCloud

Всем привет! Хочу продемонстрировать вам, как я использовал библиотеку WordCloud для создания подарка для друга/подруги. Я решил составить облако слов по переписке с человеком, чтобы выделить основные темы, которые мы обсуждаем.

Выгружаем переписку

Для начала нам нужно будет выгрузить переписку из ВК. Как это сделать? Очень просто! Я пользовался расширением для браузера «VkOpt». Скачиваем его и устанавливаем.

Теперь заходим в диалог с человеком, переписку с которым хотим скачать.

Наводим на три точки и выбираем «сохранить переписку». Далее будет окно с выбором типа файла. Я предпочитаю json.

Обработка переписки

Импортируем json и открываем наш файл с перепиской.

import json vk = open(‘vk2.json’, ‘r’, encoding=’utf8′) vk = json.load(vk)

Теперь давайте выведем его и посмотрим как он выглядит.

Ну в общем всё ясно, массив таких вот сообщений. Каждый элемент соответствует одному облако-сообщению.

Давайте теперь вытащим из каждого сообщения его текст и разделим этот текст на слова.

mas = [] for i in range(len(vk)): mas.append(vk[i][‘body’].split()) data = [] for i in mas: for j in range(len(i)): data.append(i[j].lower())

Теперь у нас есть массив data, в котором каждый элемент — это одно слово. Далее создадим большую строку, в которую просто запишем через пробел все наши слова.

big_string=» for i in range(len(data)): big_string+=(data[i]+’ ‘)

WordCloud

Почти всё готово, теперь давайте воспользуемся библиотекой WordCloud и построим наше облако слов.

pip install wordcloud import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS wordCloud = WordCloud(width = 10000, height = 10000, random_state=1, background_color=’black’, colormap=’Set2′, collocations=False).generate(big_string) plt.figure(figsize=(5,5)) plt.imshow(wordCloud)

Убираем стоп-слова

Так, и что же это? Не очень похоже на оригинальный подарок. Естественно всё не так просто. Дело в том, что в нашей речи и сообщениях встречается куча стоп-слов. Собственно, эти слова вы и видите на картинке.

Они встречались в диалоге чаще всего, поэтому алгоритм выделил их крупным шрифтом.

Теперь наша задача: почистить строку от ненужный слов. Для этого скачаем словарик стоп-слов русского языка(https://snipp.ru/seo/stop-ru-words). Он представлен как обычный txt-шник, а значит прочитаем его и разделим по переносу строки.

stop_words = open(‘stop-ru.txt’, ‘r’, encoding=’utf8′) stop_words = stop_words.read() stop_words = stop_words.split(‘n’)

Далее создадим массив clear_data, куда будем заносить слова из массива data, которые не содержатся в списке стоп-слов(т. е. нормальные слова).

clear_data=[] for i in data: if(i not in stop_words): clear_data.append(i)

А теперь формируем нашу большую строку, только теперь из нового массива и заново строим WordCloud.

big_string=» for i in range(len(clear_data)): big_string+=(clear_data[i]+’ ‘) wordCloud = WordCloud(width = 10000, height = 10000, random_state=1, background_color=’black’, colormap=’Set2′, collocations=False).generate(big_string) plt.figure(figsize=(5,5)) plt.imshow(wordCloud)

Результат на лицо. Начинает проявляться оттенок переписки с тем или иным человеком. Ну и, естественно, куда же мы русского могучего, он тоже начинает проявляться на изображении, приходится его замазывать 🙂

Переходим на ручное управление

Так, вроде стоп-слова убрали, но картинка всё равно не выглядит привлекательной. В выборке остались различные выражения, которые мы часто используем в переписке. Например, мои слова паразиты: «ок», «ща», «крч». Что делать? Все просто.

Открываем наш текстовик с русскими стоп-слова и просто вписываем туда слова, которые не должны присутствовать в новом облаке слов(не забудьте сохранить текстовик, перед повторным чтением).

P.S. На самом деле есть и второй вариант удалить слова паразиты. Создадим массив, который заполним словами паразитами, и подадим его как параметр в WordCloud. Тоже хороший вариант, но мне больше нравится с текстовиком.

stopw = [‘а’, ‘ок’, ‘крч’] #массив слов, которые хотим удалить #подадим массив stopw в WordCloud как параметр stopwords wordCloud = WordCloud(width = 1000, height = 1000, random_state=1, background_color=’black’, colormap=’Set2′, collocations=False, stopwords=stopw).generate(big_string)

Таким образом, мы всё глубже и глубже погружаемся в чертоги нашей переписки. Обычно появляются слова, соответствующие темам, которые вы и ваш друг часто обсуждаете.

Форма облака слов

Теперь давайте воспользуемся одной фишкой WordCloud. Оформим наше облако слов в виде какой-то картинки. Я выберу банальное сердечко)

from PIL import Image original_image = Image.open(‘путь до картинки’) image = original_image.resize([2000,2000], Image.ANTIALIAS) image = np.array(image)

Подадим в функцию нашу картинку как параметр mask.

wordCloud = WordCloud(width = 1000, height = 1000, random_state=1, background_color=’black’, colormap=’Set2′, collocations=False, stopwords=stopw, mask=image).generate(big_string)

Вот такая штука у меня получилась.

По-хорошему, нужно удалить ещё около десятка слов, для более-менее приятной картины, но я уверен ту вы справитесь сами)

P.S. Выбирайте черно-белые изображения предметов. Лучше всего, если они выглядят как силуэты. С .png у меня не прошло, поэтому я сохранял в .jpg, может быть у вас получится.

Итог

Я нарисовал облако слов, которое отражает тональность переписки с тем или иным человеком. Дополнительно, в облаке содержатся слова, которые соответствуют тем темам, которые вы часто обсуждали в диалоге. Как вариант, можно сохранить эту картинку, распечатать, поставить в рамочку и вручить как подарок вашему собеседнику. Ему будет очень приятно, ведь всегда интересно посмотреть на то, как оценивает вашу переписку алгоритм)

Источник: habr.com

Пакет Wordcloud в Python – создаем облако слов

Установка Pandas

Установка Matplotlib

Проверка установки

Установка Wordcloud

WORD CLOUD как прием активизации речи на уроке английского языка (из опыта работы) статья по английскому языку на тему

Скачать:

Предварительный просмотр:

Современные технологии в преподавании: Word Clouds

Интересное применение WordCloud

Выгружаем переписку

Обработка переписки

WordCloud

Убираем стоп-слова

Переходим на ручное управление

Форма облака слов

Итог

Для чего нужна программа компилятор

Программа смешанное белье для чего

Токси риск программа для чего

Программа аршин метрология для чего

Программа чек пфр для чего

Для чего предназначена программа стили

Для чего нужна программа тренажер

Для чего нужна программа apkpure

WORD CLOUD как прием активизации речи на уроке английского языка (из опыта работы)
статья по английскому языку на тему