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财务分析ai

回答

以下是关于财务分析 AI 的相关信息:

在金融服务领域,AI 有以下应用:

  1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。
  2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。
  3. 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。

此外,还有关于投资 10 万让 AI 买股票的相关内容,但未提供具体收益详情。在 AI 监管政策方面,强调了公平性、可解释性、问责制和治理等原则,例如在某些情况下,AI 决策应具有合理性和可解释性,治理措施应确保对 AI 系统的有效监督,并建立明确的责任线。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:请问 AI 有哪些应用场景?

人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。

财富:投资10万让AI买股票,收益竟然是......!

MondaytoFri(备注:AI财务分析)作者:裹小脚的大叔

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

explainability.AI systems should display levels of explainability that aredomains,we anticipate that developing joint guidance will be a priority forregulators.Rationalefor theprincipleIn certain circumstances,AI can have a significant impact on people’s lives,including insurance offers,credit scores,and recruitment outcomes.AI-enabled decisions with high impact outcomes should not be arbitrary andshould be justifiable.In order to ensure a proportionate and context-specific approach regulatorsshould be able to describe and illustrate what fairness means within theirsectors and domains,and consult with other regulators where multiple remitsare engaged by a specific use case.We expect that regulators’interpretations of fairness will include consideration of compliance withrelevant law and regulation,including:4)Relevant sector-specific fairness requirements,such as the FinancialConduct Authority(FCA)Handbook.PrincipleAccountability and governanceDefinitionandexplanationGovernance measures should be in place to ensure effective oversight of thesupply and use of AI systems,with clear lines of accountability establishedacross the AI life cycle.AI life cycle actors should take steps to consider,incorporate and adhere tothe principles and introduce measures necessary for the effectiveThe Data Protection and Digital Information(No.2)Bill reforms the UK’s data protection regime(Data Protection Act 2018and the UK GDPR).Guidance on vulnerability includes:FCA guidance on vulnerable consumers,FCA,2019; Consumer vulnerabilityprotections,Ofgem,2020; Vulnerable consumers,CMA,2018.A pro-innovation approach to AI regulationimplementation of the principles at all stages of the AI life cycle.Regulators will need to look for ways to ensure that clear expectations forregulatory compliance and good practice are placed on appropriate actors inthe AI supply chain,and may need to encourage the use of governance

其他人在问
我在中国互联网哪里可以学到很好的ai技术
在中国互联网上,您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文,了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 相关的专业书籍,深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程: 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区: 加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区,与专业人士交流学习。 关注 AI 相关的博客和新闻网站,了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库:在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目,了解其应用和实现。 6. 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例,了解实际项目中的效果。 对于新手学习 AI,您可以: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:实践巩固知识,使用各种产品创作,并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2024-10-18
ai数字人直播
以下是关于 AI 数字人直播的相关信息: AI 数字人直播盈利方式: 1. 直接卖数字人工具软件,分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人接管,市面标准零售价一年 4 6 万往上。非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料。不适用于服装,因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播在店播中的效果最好,数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 从长期看,技术上没壁垒,但目前仍有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高。 2. 不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果公司。因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司,售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节打通服务,会绑定商家,竞争难度大。 数字人简介: 数字人是指运用数字技术创造出来的人,虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能,但已在生活各类场景中出现,且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义,一般根据技术栈不同分为两类: 1. 真人驱动的数字人:重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要应用于影视行业及直播带货,表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关。随着视觉算法进步,在无昂贵动捕设备时,也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息,达到不错效果。
2024-10-18
AI在科研领域中的应用有哪些,以及国内外情况对比
AI 在科研领域中的应用广泛,特别是在医疗健康方面: 抗癌方面:AI 能够提前诊断胰腺癌,如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物,其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的研究中,利用神经网络分析患者体液中的生物标志物,可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法:如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比: 在医疗 AI 领域,中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%,中国约 7%。美国医生独立行医,有独立决策权,议价能力和意愿较强;中国政府和医院集采议价能力强,采购流程复杂。此外,由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题,中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中,“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”,机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。
2024-10-18
AI在科研当中的运用
AI 在科研中的运用十分广泛,特别是在医疗领域: 抗癌方面:AI 能够提前三年诊断胰腺癌,有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的第一个症状出现前几年,就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面:亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外,在新工业革命中,AI 正在使生物制药和医疗保健产业化,被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景,如: 金融服务:包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(此处未给出具体应用,您可补充更多相关问题以获取更详细的信息)
2024-10-18
我打算用AI创业,你有什么建议吗
以下是关于用 AI 创业的一些建议: 1. 关注数据飞轮效应:如果打算做 ToC 场景的创业,要重视数据飞轮带来的正反馈效应,因为 C 端能带来的数据优势可能是在 AI 早期决胜的关键。 2. 探索垂直模型:有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在,很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 3. 明确产品方向:大模型产品可以朝着个性化(给它装上“记忆”,成为工作助理或陪伴者)和场景化(给它装上“手”和“眼睛”)两个方向发展。 4. 及早行动:现在就开始探索生成性 AI,提前布局的公司将来会具有优势。 5. 寻找市场空白:市场地图的某些部分已经拥挤,而其他区域仍空旷,应将努力集中在尚未探索的区域。 6. 针对不同群体的建议: 技术爱好者:从小项目开始,探索 AI 编程工具,参与 AI 社区,构建 AI 驱动的项目。 内容创作者:利用 AI 辅助头脑风暴,建立 AI 写作流程,探索多语言内容,优化 SEO。 7. 注重实践和迭代:AI 的学习和应用,用起来、有效迭代大于一切,形成正确的底层工作逻辑,按节奏确定目标和复盘。 8. 组织公司架构:AI 创业要从 AI 效率、变革的角度去组织公司架构。 9. 把握融资节奏:在当下 AI 火热的状态,创始人要把握好融资节奏。
2024-10-18
有什么比较好的AI制作视频的AI工具
以下是一些比较好的 AI 制作视频的工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 此外,还有以下文字生成视频的 AI 产品: 1. Pika:擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 如果您想创作 AI 短片,除了使用相关工具,还需要考虑故事来源。比如通过原创(直接经验),基于您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等;或者通过改编(间接经验),对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。在剧本写作方面,虽然编剧有一定门槛,但短片创作相对简单,可从自身或朋友经历改编入手,也可对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。
2024-10-18
最好的AI财务分析软件
以下是为您提供的关于 AI 财务分析软件的相关信息: 在销售相关的 AI 工具方面,有以下几种: 1. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce,能分析大量数据集以识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还能自动化日常或耗时任务,让销售团队专注于关键方面,如建立客户关系和完成交易。 2. Clari:专门从事智能收入运营,以创建高度准确的收入预测著称,能统一多源数据并以易理解方式呈现,简化财务预测过程。 3. Hightime:是销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时研究。 在金融服务领域,生成式 AI 具有以下作用: 1. 帮助金融服务团队改进内部流程,简化财务团队日常工作流程,从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面:可帮助编写公式和查询实现分析自动化,发现模式,为预测建议输入并建议适应模型的方法。 报告方面:可自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析。 会计和税务方面:能综合、总结并就税法和潜在扣除项提出可能答案。 采购和应付账款方面:可帮助自动生成和调整合同、采购订单、发票及提醒。 此外,还有 MondaytoFri 这款被提及的 AI 财务分析软件。 以上只是部分例子,实际上还有许多其他的 AI 财务分析工具可根据您的具体需求选择使用。
2024-10-11
我想借助AI这个工具学习创意文本生产,写小说或者是具有知识产权的作品,最终实现财务自由,我可以如何规划,应该 做什么?
要借助 AI 工具学习创意文本生产并实现财务自由,您可以参考以下规划: 首先,深入学习和了解 AI 在创意文本生成方面的应用和技术。掌握常见的 AI 写作工具,如某些具有辅助创作功能的软件。 其次,不断提升自己的写作基础和创意能力。阅读大量优秀的小说和文学作品,学习不同的写作风格和技巧,积累丰富的素材和灵感。 然后,制定明确的创作计划。确定自己擅长和感兴趣的小说类型或主题,设定合理的写作目标和进度安排。 在创作过程中,充分利用 AI 工具提供的创意启发和辅助功能,但要注意保持作品的独特性和原创性,避免过度依赖 AI 生成的内容。 完成作品后,积极寻求出版或在合适的平台发布,通过版权销售、付费阅读等方式获取收益。 同时,持续关注市场需求和趋势,不断改进和优化自己的作品,以提高其市场竞争力。 需要注意的是,实现财务自由并非一蹴而就,需要长期的努力和坚持。
2024-10-11
我是一名公司的财务,我应该怎么样把 agent 技术用在我的工作场景中
智能体(Agent)可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):这种智能体根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。像机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 对于公司财务人员来说,可以考虑将目标导向型智能体或效用型智能体技术应用于工作场景。例如,在财务预算和规划方面,设定明确的财务目标(如成本控制、利润增长等),利用智能体评估不同的财务策略和行动方案,选择最优的方案以实现目标。或者在投资决策中,通过量化不同投资项目的效用值,权衡风险和回报,辅助做出更明智的投资选择。
2024-09-28
国内进行财务数据分析的AI工具有哪些
以下是国内可用于财务数据分析的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内的思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 需要注意的是,这些工具并非专门针对财务数据分析,但在某些情况下可能对财务数据的整理和分析有所帮助。在选择工具时,您应根据具体需求,考虑其是否支持所需的功能、与其他相关软件的兼容性等因素。
2024-09-13
分析财务数据的AI工具有哪些
以下是一些可用于分析财务数据的 AI 工具: 1. tipranks.com:提供财务相关的服务。 2. Lemon Squeezy:属于财务类工具。 3. Alpha:具有财务问答功能。 4. Trendspider:财务交易工具。 5. Composer Your AI Copilot for Trading:财务相关。 6. Shufti Pro:财务类工具。 7. Tradytics:财务相关。 8. DexCheck:财务领域。 9. Finchat.io:用于股市分析等财务方面。 10. Rose AI:财务相关。 此外,生成式 AI 不仅能回答财务问题,还能帮助金融服务团队改进内部流程,如从更多数据源获取数据,自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如,它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化,发现数据模式,为预测建议输入并提供适应模型的建议。
2024-09-13
有哪些财务或者excel相关的AI工具
以下是一些与财务或 Excel 相关的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具,能通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能生成公式、相关文本内容,还能执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,生成式 AI 还能帮助金融服务团队改进内部流程,比如从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,发现模式,并为预测建议输入。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-29
用AI帮忙分析游戏选品的质量
很抱歉,目前知识库中没有关于用 AI 帮忙分析游戏选品质量的相关内容。但一般来说,可以利用 AI 的数据分析能力,对游戏的用户评价、市场热度、玩法特点等多方面的数据进行收集和分析,从而评估游戏选品的质量。您还可以考虑从游戏的画面质量、音效效果、剧情设定、操作体验等方面设定评估指标,让 AI 协助进行量化分析。
2024-10-15
kimi chat进行长文本分析的提示词举例
以下是关于 kimi chat 进行长文本分析的提示词相关内容: 在测评机制方面,包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行测评。能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等。测评轮次分为多轮,如第一轮是复杂提示词理解和执行,包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试等任务。第五轮是长文本归纳总结能力,按提供的长文本进行归纳总结,逐步推理任务,遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 在聊天对话类 AI 产品中,Kimi 的显著特点是超长上下文能力,最初支持 20 万字,现提升到 200 万字,对处理长文本或大量信息任务有优势,但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品,且不支持用户自定义智能体。 在丰富大模型生成的尝试中,利用 Prompt 做出详细度设定作用微弱,如在对 KimiChat 的测试中,使用详细度 Prompt 后字符数有所增加,但效果不显著。
2024-10-14
kimi chat如何进行长文本分析
Kimi 在长文本分析方面具有显著优势,其最突出的特点是拥有超长上下文能力。最初支持 20 万字的上下文,如今已提升至 200 万字,这对于处理长文本或大量信息的任务极为有利。比如从事文案工作,需要处理大量文字或文件时,Kimi 能帮助更有效地处理和分析大量信息,提高工作效率。对于需要长期记忆或参考大量背景信息的任务,Kimi 的这一特性也很有用。 使用 Kimi Chat 查询问题时,它会在互联网上检索相关内容,并基于检索结果进行总结分析,最后给出结论,这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子。 但 Kimi 也存在一些不足,在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品,且不支持用户自定义智能体。
2024-10-14
有针对单篇文章的总结分析引导学习的工具推荐么
以下是一些针对单篇文章总结分析引导学习的工具推荐: 大模型工具方面,推荐顺序依次为:chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4。 文本纠错方面,飞书文档自带纠错功能。若用 prompt 纠错,文本量不能太大,可直接告诉大模型:检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误,指出并改正,重新生成新的文本。 国产大模型中,智谱和文心在文生图方面有一定能力。 需要注意的是,关于让 AI 自己根据文章写 prompt 以及学习工具对手机和显卡的要求等问题,上述内容未给出确切答案。
2024-10-13
进行词频分析的AI工具
目前常见的可用于词频分析的 AI 工具包括但不限于:Python 中的相关库,如 NLTK(Natural Language Toolkit)和 TextBlob;R 语言中的一些包,如 tm 包;以及一些在线工具,如语料库在线等。这些工具都能在不同程度上帮助您进行词频分析。
2024-10-12