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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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
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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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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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
GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation，它是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征工具，它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性、类比性等。构建共现矩阵设共现矩阵为 ，其元素为 的意义为：在整个语料库中，单词 和单词 具
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2024-01-19 23:26:25
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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 |
|------------
## 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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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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【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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# Python共现矩阵
## 简介
在自然语言处理（NLP）和社交网络分析（SNA）等领域中，共现矩阵是一种常用的数据结构。共现矩阵可以帮助我们分析文本中的词语之间的关联程度，或者分析社交网络中人物之间的关系。本文将介绍共现矩阵的概念、用途，并使用Python实现一个共现矩阵。
## 共现矩阵的概念
共现矩阵是一个二维矩阵，用于表示两个或多个元素之间的共现关系。每个元素可以是一个词语、人
原创
2023-09-01 07:33:37
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在自然语言处理（NLP）的领域，关键词共现矩阵是分析文本内容的重要工具。在许多业务和研究场景中，通过构建关键词共现矩阵，能够揭示词汇之间的关系，进而提取出潜在的主题和语义信息。本博文将对此过程进行详细记录，结合具体的实现步骤与示例，帮助读者理解如何在Python中实现关键词共现矩阵，同时深入分析相关的错误现象及其解决方案。
## 问题背景
在当前业务环境中，文本数据的使用频率日益增加，如何有效
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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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
# 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(
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2023-09-28 11:12:46
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主要用于发现主题，解决词向量相近关系的表示； 将共现矩阵行(列)作为词向量 例如：语料库如下： • I like deep learning. • I like NLP.
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2020-06-28 22:31:00
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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
