文本分析之制作网络关系图
知识图谱与语义网络的建模与分析
知识图谱与语义网络的建模与分析随着互联网的不断发展和人工智能的快速崛起，知识图谱和语义网络成为了研究和应用领域的热门话题。
它们对于机器理解和推理、信息检索和知识管理等方面具有重要意义。
本文将就知识图谱与语义网络的建模与分析进行探讨。
一、知识图谱的建模知识图谱是一种用于描述和组织知识的结构化数据模型。
它通过实体、属性和关系来表示知识，以图的形式展现。
知识图谱的建模过程包括三个主要步骤：实体识别、关系抽取和属性填充。
在实体识别阶段，需要从原始文本中识别出实体，例如人物、地点、物品等。
这可以通过命名实体识别和实体链接等技术来实现。
随后，在关系抽取步骤中，需要从文本中抽取出实体之间的关系。
这可以在预定义的关系集合中进行匹配或者使用远程监督等自动标注方法。
最后，对于每个实体和关系，还需要填充属性信息，以更加详尽地描述它们的特征。
二、语义网络的建模语义网络是一种基于语义关系的知识表示方法，它通过节点和边来表示实体和关系之间的语义联系。
与知识图谱类似，语义网络也可以用于组织和描述知识，但是它更加注重语义关系的建模。
语义网络的建模主要涉及两个方面：节点的语义表示和边的语义关系。
节点可以表示实体、概念或者属性等。
对于不同的应用场景，可以使用不同的节点类型和特征表示方法。
而边则表示实体之间的语义关系，例如属于、关联、相似等。
常见的语义关系有上下位关系、关联关系、相似关系等。
三、知识图谱与语义网络的分析知识图谱和语义网络的建模为后续的分析任务提供了基础。
在知识图谱的分析中，常见的任务包括图结构分析、图聚类和图挖掘等。
图结构分析可以揭示知识图谱中的拓扑结构特征，例如节点的度中心性、介数中心性和聚集系数等。
图聚类则可以将相似的节点聚集到同一个社区中，从而发现潜在的知识群体。
而图挖掘则可以探索知识图谱中隐藏的模式和规律。
对于语义网络的分析来说，常见的任务包括关系推理、语义相似度计算和语义链接等。
关系推理可以通过推理算法和规则引擎发现隐含的语义关系，从而丰富语义网络的表示能力。
基于图神经网络的社交媒体文本情感分析
基于图神经网络的社交媒体文本情感分析作者：王治学来源：《电脑知识与技术》2023年第25期摘要：随着社交媒体的广泛应用，人们在平台上产生了大量的文本内容，包含丰富的情感信息。
传统的情感分析方法往往忽视了文本之间的关系和上下文信息，导致结果不够准确。
为了解决这一问题，图神经网络被引入社交媒体文本情感分析中。
图神经网络可以有效地捕捉文本之间的复杂关系，并结合上下文信息进行情感分类。
因此，文章基于图神经网络的社交媒体文本情感展开分析，以便更好地挖掘社交媒体文本中的情感信息，为用户提供更精准的情感分析服务。
关键词：图神经网络；社交媒体；文本情感；分析中图分类号：TP3 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）25-0027-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：0 引言社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，通过社交媒体平台，人们可以分享自己的想法、情感和体验，这种大规模的信息交流使得社交媒体成为研究用户情感和意见的宝贵数据源。
情感分析作为自然语言处理的重要任务之一，旨在识别和理解文本中所蕴含的情感倾向，从而为用户提供更个性化的服务和决策支持。
然而，社交媒体文本的情感分析面临着诸多挑战。
为了解决问题，图神经网络被引入社交媒体文本情感分析中。
图神经网络是一种适用于处理图结构数据的强大工具，它通过学习节点之间的连接和交互关系来推断节点的属性和标签。
在社交媒体文本情感分析中，可以将文本看作节点，将用户之间的关系看作图中的边，通过图神经网络模型来学习文本之间的关系和上下文信息，从而更准确地进行情感分类。
1 图神经网络的基本原理和变体1.1 基本原理图神经网络是一种基于图结构数据进行学习和推断的机器学习模型。
与传统的神经网络主要关注于处理向量和矩阵数据不同，图神经网络通过建模节点之间的连接关系来捕捉数据中的结构信息。
图神经网络的基本原理可以分为两个关键步骤：节点表示学习和图卷积操作。
节点表示学习是图神经网络的核心任務之一，旨在将每个节点表示为具有丰富语义信息的向量。
从“自我污名”到“自我救赎”——基于网络文本分析的豆瓣“废物组”研究
物” 的理由ꎮ 那么在这一网络社群中ꎬ组内热议的
话题是什么? 群体的情感倾向如何呈现? “ 废物
组” 的存在和成员的不断扩大究竟有何深层涵义?
笔者认为ꎬ研究这些问题ꎬ对于理解互联网背景下
青年心理的存在形态和发展趋势ꎬ认识当代大学生
— ４４ —
群 的 研 究 相 对 较 早ꎬ Ｒｈｅｉｎｇｏｌｄ ( １９９３ ) 、 Ｃｌａｕｓｅｔ
便于分词ꎬ对标题文本中的空格、标点符号予以剔
除ꎬ之后把标题文本保存为 ｔｘｔ 格式的文档ꎮ 再次ꎬ
对分词表进行了完善ꎬ在词库中添加了“ 实习” “ 内
卷” “ 读研” “ 考公” 等词汇ꎬ剔除了“ 朋友” “ 今天”
“ 明天” “ 本组” 等表意不明的词汇ꎬ剔除了“ 北京”
三、研究设计
( 一) 研究方法介绍
将其称作网络社区、虚拟社区等ꎮ 国外针对网络社
形形色色的网络社群中ꎬ有这样一种以青年人为主
(２００５) 认为网络社群是围绕着共同的兴趣和话题
ｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｏｃｉｅｔｙ) 型社区ꎬ也称作网络社群ꎮ 在
聚集的小组ꎬ他们自视为失败者ꎬ自我主动污名为
“ 废物” ꎬ如“ ９８５ 废物引进计划” 小组、“ 海归废物
群体的心理成长路径ꎬ具有重要的意义ꎮ
一、引言
二、研究进路
在互联网媒介高度发达的时代ꎬ越来越多的人
加入到网民大军中ꎬ在虚拟空间里进行表达与互
动ꎮ 近年较为热门的网络社交空间是豆瓣网的小
( 一) 网络社群的概念界定
网络社群( Ｖｉｒｔｕａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ) ꎬ国内学术界也
组ꎬ即以地缘、业缘或趣缘等建立起来的 ＳＮＳ( Ｓｏ￣
大数据分析政府工作报告
大数据分析政府工作报告随着信息技术的飞速发展，大数据技术也越来越被广泛应用。
政府工作报告可以看作是政府工作的总结和展望，对于政策制订和决策执行等方面都具有重要的指导作用。
因此，利用大数据对政府工作报告进行分析，既能对政府工作的实施情况有更加全面客观的了解，又能为政府在未来的政策制定和执行中提供有力的支持和参考。
一、政府工作报告的概述政府工作报告是国务院总理在全国人民代表大会上所作的政府工作的总结和报告。
它具有权威性和全面性，是全年中国政府工作的重要总结和回顾。
政府工作报告主要包括经济和社会发展情况分析、国内外形势评估、政府工作总体部署以及各行各业的政策和工作计划等内容。
政府工作报告的小标题、关键字、表格数据等都蕴含着大量可供挖掘的信息。
二、大数据对政府工作报告的分析1. 文本分析政府工作报告涉及范围广泛，包含了许多关键词。
可以利用文本分析技术对政策重点领域、政策目标和重点内容等进行分析。
文本分析可分为词频分析、基于正负情感分析以及主题模型分析等。
词频分析可以统计政府工作报告中某些特定词汇的出现频率。
基于正负情感分析可以度量政府工作报告的态度和情感，并以此作为政策制订和执行的参考。
主题模型分析可将政府工作报告根据主题内容进行聚类分析，以便了解某些特定政策领域的发展状况。
2. 可视化分析政府工作报告的表格和图片等数据资料多，可用可视化方式进行分析。
数据可视化是一种能够将数据以图形或其他形式展示出来的技术，可帮助用户理解数据的分布和趋势变化。
例如，可以通过绘制地图、折线图和柱状图等形式展示各省市的经济和社会发展情况，以便了解不同地区的发展情况，以及制定针对性的政策措施。
3. 网络关系图分析政府工作涉及多个部门和多个领域之间的协作关系。
可分析政府工作报告中各部委的职能和任务，以及不同部门和领域之间的合作情况。
可通过分析政府工作报告中涉及到的部委、政策及其它关键词之间的关系等形成网络关系图，以了解各部门的职能分工，以及不同部门之间的协作与配合情况。
基于网络分析的文本分类研究
基于网络分析的文本分类研究近年来，随着互联网技术的迅猛发展，以文本为代表的海量数据呈现出爆炸式增长的趋势。
因此，如何高效、准确地进行文本分类成为了一个热门研究课题。
而基于网络分析的文本分类研究则是其中的一个重要分支，它借助于网络科学的理论和方法，对文本数据进行了有效地处理和分析，能够更好地解决文本分类中遇到的难点和问题。
网络分析在文本分类中的应用网络分析是一种研究复杂系统的有效工具，可以将人们经常面对的各种现象和问题抽象成为一个图或网络模型，通过探索网络结构和特征，揭示出系统内部的规律和关系，从而实现对系统行为的深入理解和控制。
相比于传统的机器学习算法，在文本分类中应用网络分析技术有以下优势：首先，网络分析能够将文本抽象成为节点，文本间的关系抽象成为边，从而形成网络结构。
通过分析网络的拓扑结构和各个节点之间的关系，可以深入挖掘文本数据的内在规律和特征，发现象句法、语法、主题等不同层次的特征，从而更好地帮助用户理解和分析文本。
其次，网络分析能够处理大规模复杂的文本数据，可以将文本分为多个层次，如单词层、文本层、语料库层等，通过对不同层次的分析和整合，可以更全面、准确地表达文本数据。
此外，网络分析还能够检测和识别文本中存在的社区结构和重要度的差异，较好地解决了传统机器学习算法中存在的维度灾难、过拟合等问题。
最后，由于网络分析具有较强的可视化能力，并且能够将文本数据转化为数学模型，因此极大地提高了文本分类的可解释性和推广性。
同时，它还能够让文本分类结果更加透明，降低了分类错误的概率。
因此，基于网络分析的文本分类已经成为了当前文本领域的一个研究热点，得到了越来越广泛的关注和应用。
基于网络分析的文本分类方法目前，基于网络分析的文本分类方法主要可以分为以下几类：1.基于图同构和特征重构的文本分类方法。
该方法将文本表示成一张图，通过探索节点的度、聚类系数、介数中心度等网络结构信息和节点的词频、词义、语义等文本特征，重新构建文本特征表示模型，进而实现文本分类。
基于网络文本分析的主题公园形象感知研究——以郑州方特欢乐世界为例
2020年4月下半月刊基于网络文本分析的主题公园形象感知研究——以郑州方特欢乐世界为例刘苏华本文以郑州方特欢乐世界为研究对象，通过网络采集游客评论，利用内容分析法和共现网络分析法对郑州方特欢乐世界的旅游感知形象进行分析，得出了游客对其整体感知是积极的、正面的，这种感知主要来自项目给游客带来的体验很刺激和愉快的结论，同时也针对其给游客带来的“遗憾”进行主要原因分析后提出了相应建议。
引言自1971年Hunt博士提出旅游形象概念以来，关于旅游形象的研究开始进入人们的视野，而伴随计算机技术与网络技术的成长与推广，越来越多的研究人员致力于将互联网数据用作旅游形象研究，网络文本采集、过滤与分析成为一种重要的研究手段。
戴光全、梁春鼎通过网络文本分析法，对西安世博会开幕前后网友态度进行研究，发现开幕后网友更多呈现的是“客人”的心态；苗红、马金涛等利用内容分析法，研究宁夏休闲农业开发与需求特征之后发现其有很大的发展空间；滕茜、杨勇等采取网络文本分析法对上海地区旅游形象分析后发现影响游客对旅游景区偏好的主要因素是景区的价值与旅游成本；梁保尔、攀植强基于游客的数字足迹，对上海历史街区研究后认为官方宣传的重点在于对环境的保护；钟栎娜采用复杂网络文本分析法从实证的角度证明了旅游者对旅游地的感知首先是环境整体；宋炳华、马耀峰等以平遥古城为例，利用网络文本分析，发现“人”主要影响了游客对其的消极感知；郑华伟在对红色旅游的网络文本进行分析后得出红色旅游对红色旅游者幸福感的内化构建以价值观内化为主要心理过程的结论；赵咪咪、张建国以丽水白云森林公园为例，通过网络文本分析法发现此公园的旅游形象感知主要为自然景观类；万蕙、唐雪琼在对傣族泼水节游客狂欢体验进行网络文本分析后发现游客在傣族泼水节身份被消解；孙小龙、林璧属利用网络文本分析法，以西江苗寨的旅游符号为研究对象，发现商铺数量、人流量、门票及非真实性是影响游客商业化识别的主要次类符号；宋振春、赵彩虹等对中国出境游进行网络文本分析发现中国人对出境旅游的社会认知受到传统文化影响,具有明显的集体主义特色；张瑞、张建国基于网络文本分析法，对上海辰山植物园旅游形象感知研究得出游客体验要素的分值总体较高，整体为积极感知的结论；彭丹、黄燕婷以丽江古城为研究对象，利用网络文本分析法，发现游客对其情感评价以积极情感为主，负面情感相对较少；刘逸、陈欣诺等采用内容分析法对游客的自然和人文旅游资源的情感画像差异进行研究，发现游客对自然资源的情感表达结构较为集中；宋楠楠、崔会平等以游客在宁波奉化滕头村的旅游体验为研究对象，进行文本分析后发现游客体验的满意与不满意之处，并提出了改进建议。
日常舆情检测方案
日常舆情检测方案随着社交媒体的崛起和普及，舆情监测对于企业和政府机构的重要性越来越显著。
在日常运营中，需要及时监测和分析公众对企业或政府机构的态度、声音和评价。
本文介绍一种基于网络抓取和文本分析的日常舆情检测方案。
1. 数据抓取数据抓取是舆情检测的基础工作。
我们可以使用一些流行的爬虫框架，如Scrapy、Beautiful Soup等。
通过指定关键词、时间范围和媒体类型等限制条件，从网络上抓取预定量的文本数据。
数据来源主要包括以下几类：•微博、微信公众号等社交媒体平台•新闻网站、论坛等官方或非官方媒体平台•公司或政府官网、客服中心等官方平台2. 数据预处理抓取到的数据还需要进行预处理，包括以下几个步骤：2.1 数据去重由于网络上的信息流量很大，同一条信息在不同媒体平台上可能会有多个转载和传播。
因此需要对抓取到的数据进行去重处理，保证每条数据只会出现一次。
2.2 数据清洗由于数据来源的多样性，抓取到的数据可能会包含一些无关信息，如广告、链接、图片等。
因此需要对数据进行清洗，只保留关键信息，如标题、正文、发布时间等。
2.3 数据归一化不同媒体平台上的文本格式差异很大，需要将不同格式的文本转换为统一的格式。
例如，将微博、微信公众号、新闻网站等不同平台上的文本都转化为纯文本格式。
2.4 数据存储预处理后的数据需要存储到数据库中，以便后续的数据分析和处理。
可以使用开源的数据库，如MySQL、MongoDB等。
3. 数据分析数据分析是数据实际意义的体现。
通过对海量数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和信息。
下面介绍两种常用的数据分析技术。
3.1 文本情感分析文本情感分析是一种基于自然语言处理技术的文本分析方法，旨在识别文本中的情感和情绪。
可以将情感分为正面、负面、中性三种，对每个文本进行打分和分类。
常见的文本情感分析技术包括：•情感词典方法•机器学习方法•深度学习方法3.2 主题模型分析主题模型分析是一种对大量文本进行自动分析和摘要的方法，旨在发现文本中隐藏的主题和话题。
人物关系图谱制作
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
统一风格：保持整个图谱的视觉风 格统一，提升整体美观度。
使用合适的连线：选择合适的连线， 清晰地表达人物之间的关系。
06
测试和评估人物关系图 谱
对图谱进行测试和验证
测试目的：确保人物关系图谱的准确性和完整性 测试方法：对比已知的人物关系数据，检查图谱中的连接关系是否正确 验证目的：确保人物关系图谱的可信度和可靠性
更新和维护：定期更新人物关系图 谱，保持其时效性和准确性，并提 供必要的维护服务。
感谢您的观看
汇报人：XXX
整理数据：将收集到的人物 关系数据整理成表格或图谱
形式。
确定人物关系：通过文本分 析、社交网络分析等方法确 定人物之间的关系。
标注关系：在图谱中标注人 物之间的关系和权重。
04
选择合适的图谱制作工 具和技术
选择适合的图谱制作工具
根据需求选择：根据图谱制作的目的和需求选择合适的工具，如社交网络分析工具、 思维导图工具等。
人物关系图谱制作
XXX,a click to unlimited possibilities
汇报人：XXX
目录 /目录
01
点击此处添加 目录标题
04
选择合适的图 谱制作工具和 技术
02
确定人物关系 图谱的目标和 范围
05
制作人物关系 图谱
03
收集和整理人 物关系数据
06
测试和评估人 物关系图谱
01 添加章节标题
02
确定人物关系图谱的目 标和范围
确定需要展示的人物和关系类型
确定需要展示 的人物：根据 主题和目标， 确定需要展示 的主要人物， 包括主要角色、 关键角色等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
文本分析之制作网络关系图Python
今天给大家带来我一个脚本，用来分析社会网络关系。
这个图我没有用到gephi或者其他的工具，是我用python纯脚本运行出来的。
简单的实现了封装，大家有兴趣可以下载下脚本，运行下。
原理知识
我就简单说下原理吧，先刻画一个简单的图A
1. import networkx as nx
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. #有向图
4. DG = nx.DiGraph()
5. #添加一个节点
6. DG.add_node('A')
7. #作图，设置节点名显示,节点大小，节点颜色
8. nx.draw(DG,with_labels=True,node_size=900,node_color = 'green')
9. plt.show()
双节点，有方向A–>B
1. #有向图
2. DG = nx.DiGraph()
3. #添加一个节点
4. DG.add_node('A')
5. DG.add_node('B')
6. #添加边，有方向，A-->B
7. DG.add_edge('A','B')
8. #作图，设置节点名显示,节点大小，节点颜色
9. nx.draw(DG,with_labels=True,node_size=900,node_color = 'green')
10. plt.show()
添加更多节点
1. import networkx as nx
2. import matplotlib.pyplot as plt
3.
4. colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
5. #有向图
6. DG = nx.DiGraph()
7. #一次性添加多节点，输入的格式为列表
8. DG.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D'])
9. #添加边，数据格式为列表
10. DG.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('D','A')])
11. #作图，设置节点名显示,节点大小，节点颜色
12. nx.draw(DG,with_labels=True, node_size=900, node_color = colors)
13. plt.show()
好了，同样的道理，咱们建立角色词典，插入节点列表，然后遍历插入有向边关系，就能做出这图：
《Python基于共现提取《釜山行》人物关系》
这篇文章写的很好(希望不要黑我，我也是觉得真心好)。
我基本上借鉴了这篇文章思路写今天这个脚本，实现了自动生成关系网络图。
准备工作
1. 一、安装matplotlib、networkx
2.
3. 二、解决matplotlib无法写中文问题
4.
5. 1、找到pythonX\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf文件夹
6.
7. 2、matplotlib默认调用的为DejaVuSans.ttf字体文件，网上下载个
8.
9. 微软雅黑.ttf
10.
11. 3、将微软雅黑文件名改为DejaVuSans.ttf粘贴到ttf文件夹下即可。
脚本文件简介
你下载后脚本文件夹名为：人民的名义
其中的relationship.py就是大邓写的库(直接能调用的哦)
实现功能：
1、读入小数数据和角色词典后，对数据分词后生成角色关系数据(有向关系数据)
2、无需gephi绘图即可制作绚丽角色关系网络图。
注意：
1、运行脚本前，文件夹中只保留角色名单.txt 人民的名义.txt 和relationship.py
2、要想图片好看点，一定要联网啊。
里面我写了个爬虫，爬取一个配色网站的配色值。
如果你们想单机也可以画出好看的图，可以修改下代码，将代码爬虫部分改成读取本地颜色数据使用示例
1、建好小说数据中的角色字典，格式如下
2、在文件夹中放入小说txt文件(人民的名义.txt)
3、在脚本文件夹中新建一个test.py文件
1. #导入relationship库中的Relationship类
2. from relationship import Relationship
3.
4. #自定义节点词典（小说中人物角色）
5. dictpath = r'/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/角色名单.txt'
6. #小说路径，只能是编码方式为utf-8的txt文件
7. datapath = r'/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/人民的名义.txt'
8. #程序运行生成的角色关系图保存地址
9. pic = r'/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/人物关系图.png'
10. Re = Relationship(dictpath, datapath)
11. relation = Re.relationship()
12. graph = work_digraph(relation, pic)
4、运行
文件夹中生成了人物关系图.png、node_edge.txt和node_freq.txt文件。
node_edge.txt 有向图关系数据，可以后续导入gephi软件自定义制图
node_freq.txt 节点出现频率
注意：每次运行前请把人物关系图.png、node_edge.txt和node_freq.txt文件删除掉，再运行。
【编辑推荐】
1.Apriori算法介绍（Python实现）
2.python学习之路——python切片模拟LRU算法
3.Python分布式抓取和分析京东商城评价
4.如何用PyTorch实现递归神经网络？
5.像Excel一样使用python进行数据分析-(2)。