一.完成一个小程序 我 拿到这个题目之后，就决定用最不熟悉的c#来实现，因为老师说不懂的去学才会有进步。布置任务后的第二天就开始去图书馆借了两本书《c#从入门到精通》，《c#项目实战》，拿到书之后看了入门书《c#从入门到精通》，看书的过程是痛苦的，因为发现大二选修课学的c#全交还给老师了，只能重头再学了。唯一有点印象的
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2024-09-27 20:03:52
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wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式，通过词云生成的图片，我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。首先贴出一张词云图(以哈利波特小说为例)：在生成词云图之前，首先要做一些准备工作1.安装结巴分词库pip install jiebaPython中的分词模块有很多，他们的功能也都是大同小异，我们安装的结巴分词 是当前使用的最多的类型。下面我来简单介绍一
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2024-01-17 13:10:35
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#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-# 导入扩展库
import re # 正则表达式库
import collections # 词频统计库
import jieba # 结巴分词
import jieba.analyseasanls="""为贯彻落实党的十八大关于全面深化改革的战略部署，十八届中央委员会第三次全体会议研究了全面深化改革的若干重
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2024-08-26 14:28:21
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# 如何实现Python的共现词分析
在文本分析领域，共现词（Co-occurrence words）指的是在相同上下文中出现的词语。实现共现词分析的一般流程包括数据准备、分词、构建共现矩阵、分析和可视化等步骤。下面将详细介绍每一步，并附上示例代码。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
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## Python词共现分析
### 1. 引言
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中，词共现（Word Co-occurrence）是指两个或多个词在一定上下文中同时出现的情况。词共现关系可以用来分析文本之间的语义关联性、构建词向量模型和文本分类等任务。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行词共现分析，并提供相应的代码示例。
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原创
2023-08-29 09:44:51
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CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析 本文以CiteSpace软件做的关键词共现分析为例，进行关键词共现图谱含义详细解析。 关键词是一篇论文的核心概括，对论文关键词进行分析可对文章主题窥探一二。 而一篇论文给出的几个关键词一定存在着某种关联，而这种关联可以用共现的频次来表示。一般认为，词汇对在同一篇文献中出现的次数越多，则代表这两个主题的关系越紧密。 共词分析法利用文献集中词汇对或名词短语
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2023-12-03 23:43:11
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Article文献题目：Incorporating Graph Attention Mechanism into Knowledge Graph Reasoning Based on Deep Reinforcement
文献时间：2019
发表期刊：EMNLP摘要知识图谱（KG）推理旨在寻找关系的推理路径，以解决知识图谱中的不完整性问题。许多以前的基于路径的方法，如 PRA 和 DeepPath
需要的作者共现、关键词共现次数 使用到的工具包括python和gephi注意：gephi的安装需要java支持。 步骤1、数据准备1.1 作者词频1.2 作者共现2、形成gephi可读的数据格式3、数据准备完成，开始准备绘图3.1 数据导入3.2 绘图调整 1、数据准备在对某领域的学术论文进行描述性统计时，最常需要的是统计关键词/作者出现次数/发文数，关键词/作者共现次数。 数据处理方法->
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2023-12-19 19:46:10
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# 使用Python NLTK实现共现词分析
在自然语言处理（NLP）领域，共现词（co-occurring words）指的是在特定文本或语境中同时出现的词。共现词分析可以帮助我们发现文本中的潜在关系与模式。本文将带您逐步深入理解如何使用Python中的NLTK库实现共现词分析。
## 流程概述
下表展示了实现共现词分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述
这篇文章属于是我个人的经验分享吧，本人也是小白，在学习使用的过程中发现对于VOSviewer使用方法的详细介绍，包括同义词合并的介绍，都偏少而且较分散。写这篇帖子是想把我的一些经验分享一下。————>（安装的话在官网就可以，需要java环境，按照VOSviewer的安装提示就可以完成，只需要java环境就可以！不要纠结在cmd中无法运行java！！！）首先，在数据库中下载好文件，设置好文件路
通过统计一个事先指定大小的窗口内的word共现次数
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2022-02-05 10:13:36
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第一部分： load: view,model,database,helper,driver
helpers辅助函数: system/helpers/常用：url/常用：url,form,text,cookie,file
1. 加载：$this->load->helper('name'); #先application/helpers,如果没找到则去system/helpers中查找
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2024-06-20 17:32:21
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通过统计一个事先指定大小的窗口内的word共现次数，以word周边的共现词的次数做为当前word的vector。具体来说，我们通过从大量的语料文本中构建一个共现矩阵来定义word representation。例子有语料如下：I like deep learning.I like NLP.I enjoy flying.则其共现矩阵如下：此时选的窗口大小为3，选择在该窗口内词汇的共现频率作为vector。将共现矩阵行(列)作为词向量表示后，可以知道like，enjoy都是在I附近且统计数目
原创
2021-08-10 11:05:48
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在进行文本分析、自然语言处理（NLP）的工作时，我们常常需要构建双词共现矩阵。这种矩阵用于分析词的关联性，非常适合用 Python 进行实现。接下来，我将详细记录解决“双词共现矩阵 Python”问题的过程。在这篇博文中，我们会逐步涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及服务验证等内容。
### 环境预检
为了确保我们能顺利构建双词共现矩阵，首先要检查环境配置。我们需要一些基本的硬
本文着眼于对疫情期间教育领域新闻的分析，基于 python 语言，利用爬虫获取教育领域的最新新闻，并将其内容进行分词，抓取关键词。在此基础上，根据关键词进行共现分析，并利用 Gephi 软件绘制主题知识图谱，以分析在疫情之下教育行业的关注重点，并以此为鉴，分析未来教育行业的变化动向。关键词：python 爬虫 Gephi 知识图谱2.数据抓取与文本提取2.1数据抓取本文抓取的数据为光明网教育频道(
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2023-09-28 11:12:46
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# 使用Python绘制文本中的关键词共现矩阵
在自然语言处理中，共词分析是一种重要的技术，可以帮助我们了解不同关键词之间的关系。这篇文章将指导你如何使用Python绘制文本中的关键词共现矩阵。我们会分步进行，并提供详细的代码示例。
## 流程概览
下面是实现关键词共现矩阵的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
# Python关键词共现分析的实现指南
关键词共现分析是一种用于识别文本数据中共同出现的关键词的技术。它在文本处理、自然语言处理和数据分析等领域中都有广泛应用。本篇文章将为刚入行的小白提供一个完整的实现指南，我们将通过一个简单的例子来帮助你理解整个过程。
## 整体流程
首先，我们需要了解关键词共现分析的基本步骤。以下是一个简单的流程图，展示了实现关键词共现分析的基本步骤：
```mer
原创
2024-09-19 07:23:24
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文献关键词共现矩阵python实现
预备知识：文章关键词 关键词是指表示文献实质意义的那些名词或词组，常出现在文献篇名或文献正文中。 关键词是科技论文的文献检索标识，是表达文献主题概念的自然语言词汇。科技论文的关键词是从其题名、层次标题和正文中选出来的，能反映论文主题概念的词或词组。 关键词是为了适应计算机检索的需要而提出来的，位置在摘要之后。早在1963年，美国Chemical Abs
一、概念共现聚类分析法，通过文献计量和聚类统计的方法，计算主题词之间的联系密切程度（在同一篇文献共同出现的频率），将距离较近的主题词聚集在一起，形成一个个概念相互独立的类团，使得类团内属性相似性最大，类团间属性相似性最小。二、关键流程1、聚类时距离的确定在进行聚类分析时，类组合的确定有两种概念方式，一是类与类之间的距离，二是点与点之间的距离。（1）类间距离：例如组间距离法（2）点间距离：例如欧氏距
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2023-11-11 22:32:27
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【NLP】关键词共现/属性共现矩阵【共现】理解起来无非是两个词语同时出现的频次作为一个指标，构造矩阵。矩阵的第一列和第一行都是词语列表中的所有词，因此对角线一般设置为0——即不把自己和自己共现算进去。假如矩阵为M，M【i】【j】 就表示第i+1个词和第j+1个词一起在文档集合里出现了多少次，且M【i】【j】=M【j】【i】。1.构建关键词矩阵参考网上代码： 感谢Python构建关键词共现矩阵 输入
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2023-10-26 11:10:06
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