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内容来源：魏巍之巅所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

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对外汉语汉字教学心得分享 𐟓š 在对外汉语教学中，汉字教学是一个重要的环节。以下是一些个人的教学心得和建议，希望能帮助到大家。建立汉字是图画的概念 𐟎芩斥…ˆ，我们要让学生明白，汉字其实是一种图画文字。告诉他们汉字并不难，降低他们对汉字的畏难情绪。可以从象形字入手，比如“山、水、人、口、月、雨、火”这些字，让学生对汉字的演变和造字逻辑有一个大概的了解。还可以直接给学生播放36个汉字的视频，让他们更直观地感受汉字的魅力。树立偏旁意识 𐟓œ 汉字是有理据性的，很多偏旁部首的字都有相近的语义联系。比如“木”字旁的字通常和树木有关，“氵”字旁的字通常和水有关。通过这种方式，学生可以更快地掌握汉字的规律。树立笔画意识 ✍️ 在教学之初，就要明确告诉学生，汉字的笔画是有顺序的。养成良好的书写习惯对以后的学习非常重要。可以通过一些小游戏来帮助学生练习笔画，比如“击鼓辨字”、“展卷识字”等。寓教于乐 𐟎‰ 汉字学习过程可能会比较枯燥，所以教师要善用各种游戏和活动来帮助学生趣味学习汉字。比如：利用游戏网页帮助学生练习汉字，比如Quizlet、Pleco等。画汉字：结合汉字的字形和字义，让学生发挥创造力和想象力去画汉字。趣味词卡：学生可以自主完成属于自己的词汇卡，然后和小伙伴一起完成游戏。趣味找汉字：在生活中寻找汉字，比如广告、横幅、礼盒包装、表情包等。推荐资源 𐟌Ÿ 书籍：《笔画先生郊游记—“横”空出世》《汉字是画出来的》《字词中的文化密码》《我的第一本汉字书》《有故事的汉字》《给孩子的汉字王国》《汉字理论与应用》《白鱼解字》、《汉字百话》视频： Chineasy的超赞汉字教学视频《字有道理》合集网站：汉字屋、笔顺网、小帆船字帖和淡墨水字帖（可以直接在网站在线生成字帖） Arch Chinese：功能强大，可以制作米字格＋字的笔顺，教师圈比较火的教学材料制作网页，付费使用。 Tagxedo creator：文字云，可以用作汉字认读抢答热身。希望这些建议和资源能帮助到大家，让我们一起探索汉字的奥秘吧！

如何制作个性化词云图？详细教程来了！嘿，大家好！今天我想跟你们分享一下如何制作一个超酷的词云图。无论是为了可视化你的聊天记录，还是其他任何目的，这个词云图都能让你一目了然地看到关键词。下面我会一步一步教你怎么做，准备好你的Python和几个必要的库吧！第一步：安装和导入库 𐟓抩斥…ˆ，你需要安装几个Python库：wordcloud、matplotlib和numpy。如果你还没有这些库，可以用pip来安装： ``` pip install wordcloud matplotlib numpy ``` 第二步：准备你的文字 ✍️ 接下来，把你想要可视化的文字导入Python。建议先清理一下文字，比如去掉标点符号、数字和空格。这样你的词云图会更清晰。第三步：选择遮罩图片 𐟖𜯸 如果你想要一个特定形状的词云图，比如圆形、心形或者其他形状，你需要选一张白色或者无色的图片作为遮罩图片。如果你只想做一个矩形的词云图，这一步可以跳过。第四步：设置画布 𐟎芥ˆ›建一个空白画布，画布的尺寸要大于或者等于遮罩图片的尺寸。这一步也设置了词云图的背景颜色和最多显示的词的数量。第五步：生成词云 ☁️ 现在，用wordcloud.generate方法来生成词云图。如果你想要特定颜色的词云图，可以用ImageColorGenerator来采集遮罩图片的颜色，然后用wordcloud.recolor方法将这些颜色应用到词云图上。第六步：导出图片 𐟓𘊦œ€后一步，将生成的词云图导出为图片文件。这样你就可以在任何地方查看或者分享你的词云图了。小贴士 𐟒እ悦žœ你对编程不太熟悉，也不用担心！现在有很多工具可以帮助你轻松制作词云图。比如，你可以试试一些可视化的聊天记录报告工具，操作简单、制作快捷，还能保护你的隐私。希望这个教程对你有帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

Python电商评论情感分析实战指南 𐟛’ 探索电商评论的情感世界！从原始数据到情感洞察，我们带你一步步走过这段旅程。𐟚€ 𐟌Ÿ 第一步：数据准备与词云预览𐟎芦•𐦍𖩛†：通过API或爬虫，从电商平台收集用户评论。词云生成：使用matplotlib和wordcloud库，生成初步词云图，直观感受高频词汇。 𐟓 第二步：分词与停用词剔除✂️ 分词处理：使用jieba（中文）或NLTK（英文）进行分词。停用词移除：移除如“的”、“和”、“但是”等常见但对情感分析无贡献的词汇。 𐟔 第三步：关键词打标 - 正负向词汇表𐟏𗯸 构建词库：手动或半自动构建正负向关键词库，例如“好评”、“满意”为正向，“差评”、“失望”为负向。词语打标：对每条评论进行分词后，检查是否包含关键词，并打上相应的情感标签。 𐟓Š 第四步：评论得分计算𐟎Š 权计分：对每条评论中的正负向关键词进行计数，并乘以相应权重，得到总情感得分。判断情感倾向：设定阈值，如0为中性，大于0为正面评价，小于0为负面评价。 𐟎‰ 第五步：结果展示与应用✨ 情感分布图：制作柱状图或饼图，展示正面、负面、中性评论的比例分布。深入分析报告：根据情感得分，挖掘产品或服务的具体问题点与亮点。实时反馈系统：建立实时监测机制，及时响应消费者情绪变化，提升客户满意度。通过以上步骤，你可以深入了解消费者的真实声音，高效管理电商平台上产品的市场表现。现在，你已经掌握了从原始评论到深度情感洞察的全过程，快去实践一下吧！𐟒갟’쀀

python 能在字母上制作中文词云吗 𐟓š 深度学习与神经网络使用Python实现深度学习模型，包括CNN、LSTM、BiLSTM、TextCNN、DeepFM等，探索注意力机制在深度学习中的应用。 𐟎蠨œ𚨧†觉通过Python进行图像分类、目标检测、图像增强、目标跟踪、图像分割等任务，利用YOLO系列、R-CNN系列、孪生神经网络等模型。 𐟓ˆ 数据可视化利用Matplotlib、Pyechart、Seaborn等工具进行数据可视化，展示数据背后的故事。 𐟓Š 文本分析通过Python进行文本数据处理，包括BERTopic、TF-IDF、文本主题聚类、情感分析、LDA聚类、词云图等，探索文本中的隐藏信息和模式。 𐟓Š 数据分析使用Python进行数据处理和模型评估，利用FP-growth等算法进行关联规则挖掘。 𐟓Š 时间序列分析利用ARIMA、LSTM、CNN、GNN、GAN、Informer、Transformer、Autoformer、Fedformer、VAR等模型进行时间序列预测和分析。 𐟓Š 机器学习通过Python实现决策树、随机森林、贝叶斯、逻辑回归、SVM、LightGBM、XGBoost、KNN、Apriori等经典机器学习算法。 𐟓Š 强化学习探索强化学习在各种任务中的应用，包括游戏AI、自动驾驶等。 𐟓Š 代码复现提供一些经典模型的代码复现，帮助初学者理解和掌握深度学习和机器学习的基本原理。

京东面试必备：如何制作关键词云图 𐟌Ÿ 完成这张图后，你会发现自己真的很有才华！虽然可能用处不大，但至少能增加一些成就感。面试官看到后，或许能感受到你的诚意吧！𐟘„ 𐟛 ️ 工具推荐：微词云：需要会员才能导出，但可以抠图。 WordArt：需要谷歌账号。 ⭐️ 制作步骤：总结自我评价的关键词。导入软件并附上词频（突出重要的词）。在网上找到京东的logo。调整后导入软件，软件会自动生成云图。别忘了将生成的图放入PPT中，并使用修图软件抠图，使其透明。适用于作品集、简历或可视化材料。祝大家顺利通过面试！𐟒ꀀ

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