原書分析案例 15.1，使用 Voyant 對多本文本進行詞頻分析與詞雲視覺化，示範如何從大量文字快速辨識高頻主題詞。
分析者希望先以探索性方式理解大型文字集合的主要內容，再決定後續要深入分析哪些主題、詞組或情緒。
| 資料 | 規模／範圍 | 工具 |
|---|---|---|
| 五本書的文字語料 | 合計至少 100 萬字 | Voyant |
| Elizabeth Barrett Browning 第 43 首十四行詩 | 單篇文本 | Voyant |
| Charles Darwin《The Voyage of the Beagle》 | 單一本書 | Voyant |
Voyant 負責斷詞、詞頻與詞雲；若在 Excel，可先整理詞彙與次數表；R 適合更可重現的文字清理。人工智慧可協助把高頻詞整理成可能主題，但不能把高頻直接等同於重要性或情緒。
| 文本 | 原書詞頻結果 |
|---|---|
| Browning 第 43 首十四行詩 | love 出現 11 次，為最突出高頻詞 |
| Darwin《The Voyage of the Beagle》 | cordillera 106、tierra 88、fuego 88、beagle 84、patagonia 83 |
| 五書整體語料 | 原書以圖 15.4 顯示整體詞雲，與單一 Darwin 文本的圖 15.5 對照 |
詞頻能快速指出文本中反覆出現的字，但單字不保留語境。高頻可能來自主題、文體、專有名詞或停用詞處理方式。商業上可先用詞頻掃描大量顧客意見，再搭配詞組、情緒與原句查核。
以下是已由 Voyant 計算的詞頻表。請把高頻詞分成可能的主題群，說明哪些只是專有名詞或地名，並列出需要回看原句才能判斷的項目。不要重新計算詞頻或憑詞頻推測情緒。
**問題：**如果移除常見停用詞後詞雲完全改變，哪一版才是正確？