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
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2023-11-24 16:49:45
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引子：高大上的生物学 在生物学领域，为了研究基因表达 ，通常使用微阵列记录mRNA分子的含量并对基因的表达强度进行推断。它可以记录人体大量乃至全部基因在不同环境下的表达强度，并以矩阵形式进行储存，这些以矩阵形式存储的数据，被称为基因表达数据。 &
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2023-12-14 09:57:31
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# 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
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
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2023-08-21 07:28:48
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文章目录前言一、词向量是什么？1.1离散表示（one-hot representation）1.2分布式表示（distribution representation）二、共现矩阵生成词向量2.1共现矩阵2.2奇异值分解（SVD）三、总结 前言准备复试的时候开始看了CS224n，这是自然语言处理方面比较出名的一门课程了，刚开始学词向量的时候看的一头雾水，网上的文章越看越懵，于是便写了这篇文章
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2023-10-22 07:21:00
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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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本文仅仅提供了实现思路，如果对算法速度有追求的请移步python构建关键词共现矩阵速度优化(在此非常感谢这位同学的优化)非常感谢南京大学的张同学发现我代码中的bug，现文中的代码均已经更新请放心使用，并且代码放弃使用numpy进行矩阵的构建，因此可以对中文进行构建关键词共现矩阵了。同时，有很多同学对我在blog中总是提到的“import自己的代码“的代码感兴趣，现在已将代码git至GITHUB中，
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2023-10-10 09:04:44
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引言：共现矩阵有什么用？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，其表现形式类似于数据结构中图论里学的邻接矩阵。在本文中，笔者主要用来统计会议论文作者之间的合作关系。 【举例】：假设有四篇论文，每篇论文作者名字如下。 我们根据上述原始数据构建如下共现矩阵，由如下矩阵可以看出，Yang Liu和Wenwu Zhu在上述窗口中共同出现(co-occurrence)过3
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2023-11-13 14:12:55
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# Python构建共词矩阵
在自然语言处理（NLP）中，共词矩阵是一种常用的技术，用于分析文本数据中词汇之间的关系。共词矩阵可以帮助我们理解词语的相关性，进而用于文本分类、情感分析、关键词提取等任务。本文将介绍如何使用Python构建共词矩阵，并提供代码示例。
## 共词矩阵简介
共词矩阵是一个将文本数据中的词语映射到二维矩阵的技术。矩阵的行和列分别代表文本数据中的不同词语，矩阵中的每个元
原创
2024-01-15 06:10:11
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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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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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【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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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
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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一、前言 有关机器学习算法协同过滤的共现矩阵问题国外的材料也有阐述，文章思想和数据集也借鉴了国外的Mahout之类的文章， 网上的文章我也看过，但是感觉总结的不算直观通俗，这里本文章通过自己的想法图文并茂的给大家展示。看在我花了很大的心思的份上，请大家关注、收藏、点赞啊，有了大家的支持，我才能花更多的心思把国外传过来的算法变得通俗易懂甚至改良，支持我在缩短您学习成本的同时也是在支持科技的发展，在此
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2024-05-17 02:45:20
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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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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
# 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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