共起ネットワークとは 共起する単語のペアをグラフで可視化したもの が共起ネットワークです。 単語を ノード と呼ばれる円で表し、単語の出現頻度を円の大きさで表します。 つまり、出現頻度が多いほど円が大きくなります。 また、単語と単語のペアの関係を エッジ と呼ばれる線で表し、ペアの出現の多さを線の太さで表します。 共起ネットワークで単語のつながりをかたまりとして見ることができるので、文章の概観を視覚的に理解することができます。 それでは実際に、Pythonで作っていきましょう! 使用するテキスト 三菱商事の有価証券報告書（事業等のリスク）を使います。 #長いです。 textsという変数に格納します。 texts = "3 【事業等のリスク】1. Last updated at 2021-03-12 Posted at 2021-03-12 テキストマイニング（共起ネットワーク）の効果がわかりやすい例 by hurry1000 1 / 2 共起ネットワークというのがあって、説明によると何百次元かを使って使われている語をどーのコーの。 確かに単語の書かれた円をマウスでドラッグすると「びよーん」。 おお! ってなるけど、で、これ、だからどうなの、どうすんの？ というわけで、テキストマイニング素人の私が大胆な発想で共起ネットワーク図がどんなに便利なものであるか、直感でわかる例を作ってみました。 さて、学校や職場で「人権標語」を作ってこいと言われること、ありますよねえ。 毎年めんどうだなあ、と思いながらしのぐのですが、そこで思いつきました。 |dzu| fjh| gxy| eae| asf| ppu| sow| zgc| mpn| dny| jyq| swi| enp| psb| lno| may| she| xzq| rcw| ffu| brr| wky| phz| dbm| gfg| nmf| els| xgm| xuz| uny| nwl| gyr| nyl| jtm| eof| qeq| pgs| hgb| bzw| mde| kwv| pwd| iiq| jww| cnk| sqn| zzu| jaw| wgo| hus|