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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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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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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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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# 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。
### 2
原创
2023-08-29 09:44:51
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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
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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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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# 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
ggraph包常用于网络数据可视化，其语法特征与ggplot2相同，我们很容易将ggplot2的知识扩展到ggraph上。ggraph的绘图思路大致如下：计算网络（graph）的布局，获得节点（vertex）在X-Y轴上的坐标值，返回布局数据框layout_df；利用1中返回的数据框layout_df，利用ggraph(layout_df)函数绘制画布；添加图形元素，即节点（vertex）和边
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2024-07-31 14:57:00
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通过“python根据共现矩阵话共现图”这一主题，本文将详细记录如何构建共现图的过程，从协议背景到字段解析，再到扩展阅读，提供一个全面而逻辑清晰的指导。
在文本分析和自然语言处理领域，共现矩阵是一种重要的工具，通过分析词语之间的共现关系，可以揭示文本的内在结构。而共现图则直观展示这些关系，帮助理解数据的复杂性。
## 协议背景
从协议发展的角度看，文本数据分析经历了多个阶段，随着技术进步，处
input(str)中可以输入打印字符串tuple是常量list单个元素的tuple用(a,)表示，注意逗号hex整数转十六进制字符串, oct整数转八进制字符串，ord字符转ascii码，chr ascii码转字符//双斜杠为地板除(忽略余数)，**为乘方a[::-1] list翻转，第二个冒号后面为不长dict遍历遍历key: for key in d:遍历value: for v in d.
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2024-02-02 19:52:58
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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
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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# 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
#!/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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因为TFIDF算法的提取关键词的准确性很差，tfidf提取出的关键词很难看出文本的主旨，于是考虑结合文本语义对词汇的权重（IDF）重新分配，于是想要借鉴SKE算法，即将词语语义特征融入关键词提取过程中，构建词语语义相似度网络并利用居间度密度度量词语语义关键度。因为构造词语网络需要先构造关键词共现图，关键词共现图需要先构造关键词共现矩阵，所以第一步就是构造关键词共现矩阵。构造关键词共现矩阵的思路是构
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2023-11-07 09:34:14
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METEOR原理2004年，卡内基梅隆大学的Lavir提出评价指标中召回率的意义，基于此研究，Banerjee和Lavie（Banerjee and Lavie, 2005）发明了基于单精度的加权调和平均数和单字召回率的METEOR度量方法，目的是解决BLEU标准中的一些固有缺陷。简单说，该指标考虑了基于整个语料库上的准确率和召回率，而最终得出测度。METEOR扩展了BLEU有关“共现”的概念，提
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2024-07-20 11:15:46
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