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網絡圖在文獻計量學領域應用比較廣泛，比如我們想看哪些詞語在同一個文檔中出現，這說明這兩個詞語可能有一定的關聯性。使用自帶數據進行網絡圖的繪製。

1.首先進行準備數據和清洗數據，成為了兩列帶有標籤和對應詞語的tibble
# 加載需要的包library(tidyverse)library(akc)library(tidytext)library(widyr)library(ggraph)library(igraph)# 準備數據data <- bibli_data_table%>% # 選擇id和keyword列 select(id,keyword)%>% # 數據的整理 unnest_tokens(output = keyword, input = keyword, token = strsplit, split=";")data

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背景介紹

今天給大家介紹一款3D 散點圖(顏色映射)，可以用來展示一列數值對應的多列數據！簡單來說，就是一列X對應多列Y值，那麼這個時候，平面圖就不太適合了，因為數據展示不開。而藉助散點的性質，將顏色進行映射，以及三維圖形的性質，就能將數據進行完整展示！

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在常見的科學文本中，由於交叉學科的發展，有的文本可能同時屬於多個主題，只是屬於每個主題的概率有差異而已。那麼Latent Dirichlet Allocation (LDA)算法可以進行這種模式的分類。通過LDA算法，可以把多個文檔中的多個關鍵詞歸為多個不同的主題。具體的R包就是akc包以及一些輔助的包。

主題分類步驟

1.首先我們來加載需要使用的包，使用自帶數據進行數據清洗
library(tidyverse)library(akc)library(tidytext)library(topicmodels)# 進行數據的清洗text <- bibli_data_table%>% keyword_clean()%>% keyword_merge(reduce_form = "stem")
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©作者 | 陳薄文

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©PaperWeekly 原創 ·作者 | 蘇劍林
單位 | 追一科技
研究方向 | NLP、神經網絡

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伴隨着產業智能化升級的浪潮，企業對靈活可定製的智能NLP系統有着廣泛需求。例如，保險公司希望通過智能客服平台向客戶提供24小時問答服務，同時也想建設企業內搜平台向員工提供精準、高效的搜索服務。然而眾多企業自建這些複雜系統所耗費的人力成本和時間成本巨大，成為產業智能化升級的 「攔路虎」。

為了解決上述難題，PaddleNLP推出NLP流水線系統———PaddleNLP Pipelines，將各個NLP複雜系統的通用模塊抽象封裝為標準組件，支持開發者通過配置文件對標準組件進行組合，僅需幾分鐘即可定製化構建智能系統，讓解決NLP任務像搭積木一樣便捷、靈活、高效。同時，Pipelines中預置了前沿的預訓練模型和算法，在研發效率、模型效果和性能方面提供多重保障。

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新冠疫情未消，戰爭、火災、高溫等接續出現，世界各國紛紛提出碳中和目標，能源問題愈來愈引人關注。

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由於全球經濟下行導致電視終端消費者需求萎縮，LG Display的電視用的OLED面板庫存激增。LG Display決定從11月中旬開始，將把生產電視用的OLED（有機發光二極管）面板坡州工廠停工一個月以上。

圖源：LGD（坡州工廠）

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2022年10月25日，創鑫激光與百超集團（全球總部）在德國漢諾威EuroBLECH展會現場簽署戰略合作協議。這是百超集團繼2020年6月簽約IPG、2022年7月簽約銳科（百超中國）後，與第三家激光器企業簽訂戰略合作協議；這也是國內首家進入歐洲激光製造核心的激光器企業，是中國激光技術出海的重要里程碑！

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中央機關及其直屬機構

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