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
转载
2023-11-11 22:32:27
183阅读
聚类分析和主成分分析
来自黄思思(浙江大学八年制医学生，生信技能树全国巡讲杭州站优秀学员)投稿聚类分析 01系统聚类 示例数据一：现有16种饮料的热量、咖啡因含量、钠含量和价格的数据，根据这4个变量对16饮料进行聚类。 这里展示的是离差平方和法（WARD）进行系统聚类。它基于方差分析的思想，同类样品之间的离差平方和应当较小，不同类之间的离差平方和应当较大。> hea
import os
import re
import pandas as pd
from PyPDF2 import PdfFileReader
import string
import yake
if __name__ == '__main__':
# 运行第一部分代码
pdf_files_path = 'C:/Users/win10/Documents/美国智库/p
转载
2023-08-21 07:28:48
186阅读
本帖最后由 bordex 于 2015-1-15 11:20 编辑词共现是指一堆词或者文档中，某几个词的共同出现频率。两个词共现频率就叫做二元共现，以此类推。比如：## 1.txt
转载
2023-10-09 22:58:33
11阅读
# 共词分析：揭开Python中的文本关联性
## 前言
在大数据时代，文本数据成为了重要的信息来源。而对于海量的文本数据，如何挖掘其中的关联性和特征成为了一个非常重要的问题。共词分析（co-occurrence analysis）是一种常见的文本挖掘方法，用于发现文本中词语之间的关联性。本文将介绍共词分析的基本思想和Python中的实现方式。
## 共词分析的基本思想
共词分析是通过计算
原创
2024-01-05 10:20:49
194阅读
共词分析是文本挖掘中一种重要的方法，通过分析文本中词语的共现关系，能够揭示出相关的主题和概念。在这篇博文中，我们将围绕“共词分析python”的实现过程，详细介绍相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读。
### 备份策略
为了确保共词分析的顺利进行，我们需要制定合理的备份策略。以下是基于时间的周期计划与甘特图的结合，确保项目的各个阶段得到有效管理。
```merm
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
转载
2024-09-27 20:03:52
24阅读
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
转载
2024-01-17 13:10:35
203阅读
#!/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
转载
2024-08-26 14:28:21
69阅读
在公众号的日常运营中，我们经常需要对文章进行数据分析，其中最有代表性的就是双高（高打开率、高分享率）、双低分析这个分析可以非常好地帮助我们了解哪些文章既是选题比较好（包括标题），而同时内容又是比较受用户欢迎的。那具体我们该如何进行双高双低分析呢？常规的分类统计法及存在的问题按照最常规的思路，我们可以先将文章进行分类，然后统计不同类别文章的平均打开率、分享率，通过Excel里面的透视图
基于特征的文法中的合成语义学组合原则：整体的含义是部分的含义与它们的句法结合方式的函数。我们的目标是以一种可以与分析过程平滑对接的方式整合语义表达的构建。类似于下面这幅图：SEM 是语义的意思。1、根节点的SEM显示了整个句子的语义表示。2、较低节点的SEM值显示了句子的成分。3、SEM值要以特殊的方式对待，所以被放在了尖括号里面。可以这样构造文法：S[SEM=<?vp(?np)>]-
转载
2023-08-10 12:30:31
91阅读
【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
转载
2023-10-26 11:10:06
657阅读
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
# 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 |
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(
转载
2023-09-28 11:12:46
1195阅读
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
转载
2023-12-03 23:43:11
1086阅读
前言前两天简单地做了一个文本挖掘实战分析，里面提到了共现分析，但是并没有完成，有些遗憾 经过查阅资料，最终还是粗糙地完成了这个分析对于共现分析共词网络方法在知识网络研究中应用普遍，最为常见的就是利用论文关键词及其共现关系构建共词矩阵，进而映射为共词网络并可视化，从而来揭示某一学科某一领域某一主题的研究热点与趋势、知识结构与演化等。引自：共词网络的结构与演化-概念与理论进展其基本含义：在大规模语料中
转载
2023-10-10 14:36:07
866阅读
话不多说，直接上干货。首先介绍相关概念：词嵌入：把词映射为实数域上向量的技术也叫词嵌入（word embedding）。词向量的分类表示：一、共现矩阵 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 represen
转载
2023-11-24 16:49:45
221阅读
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
# 共词矩阵解析与Python实现
## 引言
在自然语言处理（NLP）和文本挖掘中，共词矩阵是一种重要的工具，用于分析文本中词语之间的关联性。共词矩阵能够帮助我们揭示哪些词在文档中经常一起出现，从而为进一步的文本分析提供依据。在本文中，我们将探讨如何使用Python构建共词矩阵，并提供相应的代码示例。
## 什么是共词矩阵？
共词矩阵是一个方阵，其中的每个元素表示两个词在同一文本中共同出
