PCA 主成分分析
把文本按固定词数切成前后重叠的片段，每个片段作为一个样本，以词语的 TF-IDF（本文常用、别处少用的程度）取值作为变量，做 PCA（主成分分析，把大量相关变量压缩成少数互不重叠的方向）。
输出每个主成分解释的方差比例、各词语在主成分上的载荷、每个片段的主成分得分与关键词，并按载荷正负两端的词给每个主成分拟一个可读名称，用来判断片段之间的差异主要由哪些词拉开。上传多个文件时，除各文件单独分析外，还会把所有片段合并起来再做一次。
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领域术语被切碎、虚词过多或常见词占据载荷图时，可填写自定义词典/停用词后重新分析。
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一行一个词，也可写成 词 词频 词性（空格分隔）；逗号、顿号、分号或换行分隔均可。
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分词工具碰到不认识的新词常会拆开，比如把“乡村振兴”拆成“乡村”和“振兴”。打开后，会先把你文本里的这类词找出来加进词典，分词时就不容易拆散了。仅支持中文文本。每 10,000 字 5 点。
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PCA 主成分分析常见问题
- PCA 主成分分析适合处理什么材料？
- 中文文本材料，例如新闻报道、政策文件、访谈记录、评论和文学作品，上传文本文件后即可分析。
- PCA 主成分分析会得到什么结果？
- 把文本切成片段作为样本，按词语取值做主成分分析，输出方差解释、词语载荷与片段得分。
- PCA 主成分分析怎么用？
- 上传材料、确认设置、点提交，任务完成后在工作台打开报告。不用安装软件，也不用写代码。详细步骤见教程《PCA 主成分分析完整教程：从 TF-IDF 词语矩阵、特征值与载荷，到碎石图、得分散点和主成分命名》。
- PCA 主成分分析怎么计费？
- 按文字量计费，每满 10000 字 2 点，不足 10000 字按 2 点算。提交前页面会显示本次消耗。
- 结果可以写进论文吗？
- 可以。报告里的数字和图表附有统计口径与原文出处，末尾有方法说明，涉及统计模型的报告还列出参考文献，可以作为论文附件或方法依据。
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