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词频共现矩阵分析步骤
作者：侯风飞词频共现矩阵分析步骤目录1将所选的几百篇期刊导出 (1)2进行关键字的词频分析 (2)3找出几百篇期刊的关键字 (7)4用BibExcel进行运行，得出“词频共现矩阵” (10)5将“词频共现矩阵”粘贴到“Ucinet软件”中，用NetDraw画图 (25)1将所选的几百篇期刊导出2进行关键字的词频分析3找出几百篇期刊的关键字4用BibExcel进行运行，得出“词频共现矩阵”（1）使用bibexcel打开数据文件（关键词.txt），特别注意的是，事先要将数据文件进行格式化（上面已经进行了格式化），如图1所示：（2）在窗口“Frequency distribution”的下拉菜单中选中“Whole string”，并选中“Make new out-file”，以及“Old tag”中填写字段“DE”，单击按钮“Start”，将产生一个后缀名为.oux 的新文件。
如图2所示（3）选中文件“关键词.oux”，并在“The List”窗口打开，从窗口“Select field to be analysed…”的下拉菜单中选中“Any;separated field”（数据文件中单个关键词以；隔开），并单击“Prep”按钮，将产生一个新文件“关键词.out”，所有单个关键词以文件为单位分别列出。
如文件1含有3个关键词分别为“竞争情报”、“装备制造业”、“技术创新”。
如图3所示：（4）打开数据文件“关键词.out”，在工具栏选中“Analyze——Add frequencies”，得到后缀名为.cit的文件，在此统计得出关键词的词频。
如图中，在这1425篇文献中，关键词“竞争情报”出现1109次，“企业竞争情报”出现47次，知识管理出现40次。
（5）这一步有两种方法：第一种：将上图中的词频统计列表拷贝到Excel文件中，并按词频降序排列，选择频次20以上的关键词（共35个，排除关键词“竞争情报”）做进一步分析，将关键词及其频次复制回BibExcel。
词共现矩阵分析方法介绍
词共现矩阵分析方法介绍标题：词共现矩阵分析方法介绍概述：词共现矩阵分析方法是一种文本分析工具，通过计算词语在大量文本中的共现情况，可以揭示出词语之间的关联性和语义内涵。
本文将介绍词共现矩阵分析方法的基本原理、应用场景以及优缺点，并提供一些实用的案例分析。
1. 什么是词共现矩阵分析方法？词共现矩阵分析方法是一种基于统计学原理的文本分析方法，它通过构建一个词语与词语之间的共现矩阵来进行分析。
在该矩阵中，每一行代表一个词语，每一列代表一个文本样本。
矩阵中的每个元素表示对应词语在对应文本样本中出现的次数或频率。
2. 词共现矩阵分析方法的原理：词共现矩阵分析方法基于一个关键假设：如果两个词语在多个文本中频繁地共同出现，那么它们很可能具有某种关联性。
该方法通过计算不同词语之间的共现次数或频率，进而分析它们之间的关系。
3. 词共现矩阵分析方法的应用场景：- 文本聚类和分类：通过分析词语之间的共现关系，可以将文本按照主题或类别进行聚类和分类，以便更好地理解文本内容。
- 关键词提取和摘要生成：通过词共现矩阵分析，可以发现文本中频繁共现的词语，从而提取出关键词和生成文章摘要。
- 情感分析：通过分析情感词与其他词语的共现情况，可以推断文本的情感倾向或情绪状态。
- 关系网络构建：通过词共现矩阵分析方法，可以构建关键词之间的关系网络，进而揭示出词语之间的相关性和从属关系。
4. 词共现矩阵分析方法的优点：- 简单易懂：该方法的原理简单，容易理解和实现。
- 可解释性强：通过可视化共现矩阵，可以直观地观察词语之间的关系。
- 适用范围广：适用于各种类型的文本数据，包括文学作品、社交媒体数据、科学论文等。
5. 词共现矩阵分析方法的缺点：- 无法处理词序信息：该方法只关注词语之间的共现关系，忽略了词语之间的顺序信息。
- 词语的歧义性：对于具有多义的词语，可能无法准确地反映其语义内涵。
- 稀疏性问题：当文本数据稀疏时，词共现矩阵中可能出现很多零值，导致分析结果不够准确。
词频分析的步骤和解读
词频分析的步骤和解读词频分析是文本分析的一种常用方法，通过统计文本中各个词汇的出现频率，可以揭示文本的主题、情感倾向以及作者的写作风格等信息。
本文将介绍词频分析的步骤和解读方法。
一、数据收集进行词频分析首先需要收集文本数据。
可以选择一篇文章、一本书籍、一段对话或者一组推文等作为分析对象。
确保收集到的数据具有代表性，能够准确反映出你想要研究的问题。
二、数据清洗在进行词频分析之前，需要对数据进行清洗，去除一些无关的信息，例如标点符号、停用词（如“的”、“是”、“和”等）以及数字等。
这样可以使分析结果更加准确和有意义。
三、词频统计在数据清洗之后，可以开始进行词频统计。
将文本分割成单词或词组，并统计每个词汇在文本中出现的次数。
可以使用计算机编程语言（如Python）中的相关函数或者专门的文本分析工具来完成这一步骤。
四、词频排序词频排序是将词汇按照出现频率的高低进行排序，以便于后续的分析和解读。
可以选择按照频率从高到低或者从低到高进行排序，根据具体需求来决定。
五、词频解读在词频分析的结果中，可以通过对高频词和低频词的解读来获取更多的信息。
高频词往往是文本的关键词，可以反映出文本的主题和核心内容。
低频词可能是一些特定的词汇或者作者的个性化表达，可以揭示出作者的写作风格和思维方式。
此外，还可以通过比较不同文本的词频分析结果，来进行文本间的比较和对比。
例如，对比两篇文章的高频词和低频词，可以发现它们在主题、情感倾向以及表达方式上的差异。
六、进一步分析除了词频分析，还可以结合其他文本分析方法来进行深入研究。
例如，可以进行情感分析，通过统计文本中正面情感和负面情感词汇的出现频率，来判断文本的情感倾向。
还可以进行主题模型分析，通过识别文本中的主题词，来揭示文本的隐含主题。
总结：词频分析是一种简单而有效的文本分析方法，可以通过统计词汇的出现频率来揭示文本的特点和信息。
在进行词频分析时，需要经过数据收集、数据清洗、词频统计、词频排序以及词频解读等步骤。
gensim库中coherencemodel()计算算法
gensim库中coherencemodel()计算算法1. 引言1.1 概述本文将介绍gensim库中的coherencemodel()计算算法。
gensim是一个用于主题建模和文档相似度比较的Python库，其提供了丰富的功能和工具来帮助研究人员和开发者处理自然语言处理任务。
其中，coherencemodel()是gensim 库的一个重要功能，它用于评估主题模型的连贯性。
1.2 文章结构本文将分为五个部分来进行讲解。
首先，在引言部分，我们将对文章进行概述，并介绍文章结构。
然后，在第二部分中，我们将详细介绍gensim库以及coherencemodel()的功能和作用。
接下来，在第三部分中，我们将探讨coherencemodel()算法的实现方法和参数调整策略。
在第四部分中，我们将通过应用场景和案例研究来展示gensim库coherencemodel()在实际项目中的应用价值。
最后，在结论部分，我们将总结评估coherencemodel()算法，并展望其未来发展与应用前景。
1.3 目的本文旨在向读者介绍并深入理解gensim库中coherencemodel()计算算法的原理、实现方法以及在自然语言处理任务中的应用。
通过对coherencemodel()算法的学习和掌握，读者可以更好地评估主题模型的连贯性，并将其应用于相关领域中的实际项目中去。
这将有助于改善主题模型的效果并提升研究人员和开发者在自然语言处理领域的工作效率。
2. gensim库中coherencemodel()计算算法2.1 gensim库简介Gensim是一个用于主题建模和自然语言处理的Python库。
它提供了许多功能来处理文本数据，其中包括coherencemodel()函数。
Gensim的设计目标是高效地处理大规模文本数据集，并提供方便的工具来构建和评估主题模型。
2.2 coherencemodel()功能介绍coherencemodel()函数是Gensim库中用于计算主题模型一致性的方法。
基于词频分析和可视化共词网络图的国内创客研究热点分析_秦琴琴
5
19
公共图书馆
2
10 创客运动
3
20
3D 打印
2
从表 1 可以看出，20 个高频关键词的总呈现频次为 147 次，占关键词总频次的 63.9%。其
115
Vol.26 No.1 2016
中，词频排在前十位的分别是：创客空间、创客、高校图书馆、创新服务、图书馆、众创空间、 创客文化、图书馆服务、服务创新和创客运动。
图 3 国内创客高频关键词的共词网络图
从图 3 可以直观地看出：①创客处于整个共词网络图的中心位置，几乎与其它所有关键词 都发生联系。除创客外，创客空间、创客文化、众创空间等与其它关键词的关系也很紧密，说 明很多研究者正在重点研究这些关键词，并且其它相关研究也围绕着这些关键词而开展，因此 可以推断这些关键词是国内创客领域研究的热点。②处于边缘地带的一些关键词，如智慧学习、 互联网+、3D 打印等，这些节点虽然处于边缘，与其它关键词的联系较少，但这并不表示这些 关键词不重要、不值得研究。就目前来看，研究者对这些词的研究虽然相对较少，但这些词大 多出自最近发表的文章中，反映出这些关键词是创客领域未来的研究方向和趋势，更值得本研 究关注。③像清华 iCenter、项目式教学、创客运动等处于中间的关键词，它们是连接中心关键 词和边缘关键词的桥梁。
一 研究设计
1 研究样本的来源 本研究的样本来源于中国知网（CNKI）数据库。在 CNKI 上以“创客”、“创客空间”、“众 创空间”为关键词进行检索，截止到 2015 年 6 月 28 日，共检索到 73 篇相关文献；剔除政策宣 传、通知广告、领导讲话和内容重复等无关样本后，最终获得有效样本 58 篇。将这 58 篇文献 的题录信息导出并保存成文本文件，以便为后续的引文分析、词频分析和共词分析做准备。 2 研究方法 本研究主要采用引文分析法、词频分析法和共词分析法。 引文分析法就是利用各种数学及统计学的方法进行比较、归纳、抽象、概括等的逻辑方法； 也是对科学期刊、论文、著者等分析对象的引用和被引用现象进行分析，以揭示其数量特征和 内在规律的一种信息计量研究方法[3]。
词频分析
共词聚类分析法
借助数据挖掘中的聚类分析法,对共词关 系网络中的词与词之间的距离进行数学运算 分析,将距离较近的主题词聚集起来,形成一个 个概念相对独立的类团,使得类团内属性相似 性最大,类团间属性相似性最小。
共词关联分析法
关联规则是描述一个事物中物品之间同时 出现的规律的知识模式,更确切地说,就是通过量 化的数据描述物品A的出现对物品B的出现有多 大的影响。共词关联分析以此为原理,通过关联 统计方法,揭示主题词间的依存关系,在这基础上 可现实对文献知识的提取以及组织文献数据库 的作用。在共词关联分析的过程,涉及到4个重要 的概念：a.支持度(Support) b.可信度(Confidence) c.期望可信度(Expected Confidence）d.作用度 (Lift)。
突发词监测法
它关注焦点词-相对增长率突然增长的词。突发 词监测与高频词词频不同,前者主要是从关注词自身 的发展变化出发,关注单个词发展的阶段性,而后者主 要是对领域中各个词的增长势头进行比较。由于科 技领域中的局部热点变化不一定会引起全领域的注 意或者研究,但又是领域发展中不可缺少的部分,比如 关于某学科的教育研究,不一定会引起全领域范围的 讨论,但是它的研究本身也会不断发展。因此基于单 个词的词频增长率变化更有可能涉及到领域局部热 点的变化。突发词监测法更注重的是研究领域内,那 些研究活跃、有潜在影响研究热点的因素,因此,突发 词监测有助于发现推动学科(或主题)研究发展中的微 观因素。
三、高频词的选定
为简化统计的过程及减少低频词对统计过 程带来的干扰,通常共词分析选择高频主题词 为分析的对象。共词分法对高频词数量的选 择没有统一的见解,如果主题的范围过小,则不 能如实反映学科知识点的构成;如果主题的范 围选择过大,则给共词分析过程带来不必要的 干拢。用域值表示高频词划分的频次值,高频 词域值越高,高频词的数量越多。高频词阈值 是被认定高频词的词频总和,占所有词频总和 的比率。
共现矩阵的求解流程
共现矩阵的求解流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 数据准备：需要准备一个包含文本数据的数据集。
这些文本可以是句子、文章或其他文本形式。
词共现矩阵
词共现矩阵一、什么是词共现矩阵？词共现矩阵是文本分析中常用的一种方法，它将文本中的每个单词看作一个特征，通过统计每个单词在文本中出现的次数，并将这些数据以矩阵的形式表示出来。
其中行表示单词，列表示文本，每个元素表示该单词在该文本中出现的次数。
二、为什么需要使用词共现矩阵？1. 提取关键信息通过构建词共现矩阵，可以提取出文本中频繁出现的关键字。
这些关键字可以用于分析文本主题、分类等任务。
2. 文本相似度计算通过比较不同文本之间的词共现矩阵，可以计算它们之间的相似度。
这可以用于搜索引擎、情感分析等领域。
3. 数据可视化将构建好的词共现矩阵进行可视化处理，可以更加直观地展示数据，并帮助人们更好地理解和分析数据。
三、如何构建词共现矩阵？1. 分词首先需要对原始文本进行分词处理。
中文分词常采用jieba等工具包进行处理。
2. 去除停用词停用词是指在文本中频繁出现，但对文本分析没有意义的词语，如“的”、“是”等。
需要将这些词语从原始文本中去除，以避免对分析结果产生干扰。
3. 构建词频矩阵将分好词、去除停用词后的文本进行统计，得到每个单词在每个文本中出现的次数。
将这些数据以矩阵的形式表示出来即为词频矩阵。
4. 构建共现矩阵通过计算每两个单词之间在所有文本中同时出现的次数，可以得到一个共现矩阵。
其中行和列表示单词，每个元素表示这两个单词在所有文本中同时出现的次数。
5. 构建加权共现矩阵有时候不同单词之间的重要性不同，需要对共现矩阵进行加权处理。
比如可以使用TF-IDF方法对每个单词进行加权处理。
四、如何应用词共现矩阵？1. 文本分类通过构建训练集和测试集，并使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）对训练集进行训练，然后使用测试集检验分类效果。
2. 文本聚类通过将文本向量化，然后使用聚类算法（如K-Means、层次聚类等）对文本进行聚类分析。
3. 关键词提取通过统计每个单词在文本中出现的频率，并使用TF-IDF方法对其进行加权处理，可以提取出文本中的关键词。
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1 将所选的几百篇期刊导出
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2 进行关键字的词频分析
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（5）这一步有两种方法：第一种：将上图中的词频统计列表拷贝到 Excel 文件中，并 按词频降序排列，选择频次 20 以上的关键词（共 35 个，排除关键词“竞争情报”）做进一 步分析，将关键词及其频次复制回 BibExcel。
第二种：将本文上面“第二步进行关键字的词频统计”的结果，进行筛选，比如关键字 出现 3 次以上的，将出现 3 次以上的关键字粘贴回 BibExcel 中去，其格式和下图一样。第 二种方式能够自由选择出现在几次以上的关键字进行词频共现分析。《一般数据量大时一定 要用第二种方法》更精确一些！
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（3）选中文件“关键词.oux”，并在“The List”窗口打开，从窗口“Select field to be analysed…”的下拉菜单中选中“Any; separated field”（数据文件中单个关键词以；隔开）， 并单击“Prep”按钮，将产生一个新文件“关键词.out”，所有单个关键词以文件为单位分别 列出。如文件 1 含有 3 个关键词分别为“竞争情报”、“装备制造业”、“技术创新”。如图 3 所示：
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作者：侯风飞பைடு நூலகம்
词频共现矩阵分析步骤
目录
1 将所选的几百篇期刊导出.............................................................................................................1 2 进行关键字的词频分析.................................................................................................................2 3 找出几百篇期刊的关键字.............................................................................................................7 4 用 BibExcel 进行运行，得出“词频共现矩阵”......................................................................10 5 将“词频共现矩阵”粘贴到“Ucinet 软件”中，用 NetDraw 画图.................................... 25
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（7）选中数据文件“关键词.coc”，并选择工具“Analyze _ List units in pairs”，得到后 缀名为.ccc 的文件，
（8）打开数据文件“关键词.ccc”，并在文件列表中单击文件“关键词.coc”，选择工具 “Analyze _”Make a matrix for MDS etc”，得到共词矩阵。
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（4）打开数据文件“关键词.out”，在工具栏选中“Analyze——Add frequencies”，得到 后缀名为.cit 的文件，在此统计得出关键词的词频。
如图中，在这 1425 篇文献中，关键词“竞争情报”出现 1109 次，“企业竞争情报”出 现 47 次，知识管理出现 40 次。
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4 用 BibExcel 进行运行，得出“词频共现矩阵”
（1）使用 bibexcel 打开数据文件（关键词.txt），特别注意的是，事先要将数据文件进 行格式化（上面已经进行了格式化），如图 1 所示：
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3 找出几百篇期刊的关键字
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（6）接下来，选中数据文件“关键词.out”，选择工具“Analyze _ Co-occurrence _ Make pairs via listbox.”，得到后缀为.coc 的文件，得到关键词共现频次。
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（2）在窗口“Frequency distribution”的下拉菜单中选中“Whole string”，并选中“Make new out-file”，以及“Old tag”中填写字段“DE”，单击按钮“Start”，将产生一个后缀名为.oux 的新文件。如图 2 所示
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