#!/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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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
# 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 |
|------------
## 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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# 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
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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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
248阅读
## Python 实现关键词共现网络的教程
在现代数据分析中，关键词共现网络可视为一种很有用的工具，能够帮助我们理解文本数据中的关键词之间的关系。今天，我们将学习如何用 Python 实现一个简单的关键词共现网络。在此过程中，我们会创建一个简单的流程图，展示整个步骤，代码部分会逐步讲解。
### 整体流程
以下是实现关键词共现网络的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-07 04:50:53
331阅读
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
2196阅读
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
559阅读
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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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
203阅读
# 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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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
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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共现矩阵(共词矩阵)：统计文本中两两词组之间共同出现的次数，以此来描述词组间的亲密度code(我这里求的对角线元素为该字段在文本中出现的总次数)：import pandas as pd
def gx_matrix(vol_li):
# 整合一下，输入是df列，输出直接是矩阵
names = locals()
all_col0 = [] # 用来后续求所有字段的集合
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2023-08-22 15:16:22
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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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写在前面图（Graph）是一种从数据中抽象出节点（Node）并用边（Edge）展示各节点之间关系的数据结构,共现网络（Co-occurrence network）是一种特殊的图。目前生态学领域用到的网络图大多基于群落数据的相关性构建。本文将以西北农林科技大学焦硕教授在iMeta上发表的论文Linking soil fungi to bacterial community assemblyin ar
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2023-12-29 19:30:49
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最近在学习Python语言，正好有一个需求可以让我学习Python,这个需求我从刚开始完成其功能，最后到性能的优化，这当中体会到会写和写好的差距，从开始的一个867M的数据消耗时间2772s。到最后只要69s完成，当中巧妙的使用了很多知识点，今天就开始整理整理我是如何一步步做到的，其中又学到了哪些知识点，给大家分享。业务需求：Ø统计每个关键字的总词频，支持正则表达。例如：伤*Ø不同类型的关键字在不
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2023-09-05 20:38:53
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在数据分析和文本挖掘中，构建“Python 关键词共现矩阵”是一项常见任务。这种矩阵可以帮助我们深入理解文档中哪些关键词出现的频率较高以及它们之间的关系。本文将从各个方面详述如何构建和使用关键词共现矩阵。
### 版本对比
解析不同版本中关键词共现矩阵的特性差异以及时间轴。
```mermaid
timeline
title 关键词共现矩阵版本演进史
2018 : 关键词共现实
