词频共现矩阵分析步骤
词频分析研究的现状、方法及工具
词频分析研究的现状、方法及工具今天主要跟大家介绍词频分析研究现状、方法及工具。
词频分析是什么呢？词频分析(Word Frequency Analysis)是对文献正文中重要词汇出现的次数进行统计与分析，是文本挖掘的重要手段。
它是文献计量学中传统的和具有代表性的一种内容分析方法，基本原理是通过词出现频次多少的变化，来确定热点及其变化趋势。
词频分析使用现状如何？以中国知网全文数据库（期刊）为检索对象，以“篇名”为检索条件，在617篇论文题目中出现“词频”二字，其中206篇核心期刊；如果以“主题”为检索条件，则有3423条文献以“词频”为主题开展了研究，其中1722篇在核心期刊发表。
由图可知，将“词频”分析工具来队研究对象进行分析，一直都处于增长态势。
说明有越多越多的论文开始基于词频分析来开展研究工作。
由上图可知，以“词频”为主题的研究涉及多个学科，其中图书情报与数字图书馆、计算机软件及计算机应用这两个学科方向对“词频”主题的研究较为关注；中国语言文学、外国语言文学、心理学、新闻与传媒、互联网技术、高等教育、教育理论与教育管理等学科方向次之；职业教育、管理学、中医学等其他学科零星涉及“词频”相关研究主题。
要彻底了解词频分析，必须先了解次词频统计方法。
TF-IDF （term frequency–inverse document frequency）词频--反转文件频率，是一种用于情报检索与文本挖掘的常用加权技术，用以评估一个词对于一个文件或者一个语料库中的一个领域文件集的重要程度。
感兴趣的小伙伴可以通过百度百科了解该方式的原理及优缺点。
/view/920592.htm目前，有很多分词软件默认使用TF-IDF技术，后文介绍的几款软件在一定程度上应用了该技术。
SCWS是Hightman开发的一套基于词频词典的机械中文分词引擎，它能将一整段的汉字基本正确的切分成词。
它采用的是采集的词频词典，并辅以一定的专有名称、人名、地名、数字年代等规则识别来达到基本分词，经小范围测试大概准确率在90-95%之间，已能基本满足一些小型搜索引擎、关键字提取等场合运用，目前，该技术主要用于网站全文索引领域。
共词分析法的基本原理及实现
共词分析法的基本原理及实现共词分析法是一种通过分析一组关键词之间共同出现的频率来揭示它们之间关联强度的方法。
这种分析方法在各个领域都有广泛的应用，如文献计量学、信息科学、社会科学等。
本文将详细介绍共词分析法的基本原理和实现过程，并举例说明其在文章撰写中的应用。
共词分析法的基本原理共词分析法的基本原理是建立在词汇共现理论基础上的。
词汇共现是指一组词汇在文本中出现位置相邻或相近的情况。
通过统计一组关键词在文本中共同出现的频次，可以衡量它们之间的关联程度。
共词分析法利用这一点，将文本中出现的词汇视为一个有向图中的节点，而词汇之间的共现关系则视为有向图中的边，从而构建出一个词汇共现网络。
在具体实现过程中，共词分析法需要解决三个关键问题：词典编写、扫描策略和挖掘算法。
词典编写词典编写是共词分析法的第一步。
它通过选择一组具有一定代表性的关键词作为初始节点，然后在文本中搜索这些关键词的同义词、近义词以及相关词汇，将其添加到词典中。
在这个过程中，需要考虑词汇的规范化和停用词的去除等问题。
扫描策略扫描策略是共词分析法的核心环节之一。
它通过扫描文本中的每个句子，统计每个句子中出现的词汇，并记录它们之间共同出现的次数。
一般来说，扫描策略可以分为两种：全局扫描和局部扫描。
全局扫描统计整个文本中词汇的共现次数，而局部扫描则只统计特定领域或主题范围内的词汇共现次数。
挖掘算法挖掘算法是共词分析法的另一个核心环节。
它通过一定的统计方法和算法，从词汇共现网络中挖掘出有用的关联规则和知识结构。
常用的挖掘算法包括聚类算法、关联规则算法、复杂网络分析算法等。
共词分析法的实现共词分析法的具体实现步骤包括数据准备、特征提取和模型构建三个阶段。
数据准备数据准备是共词分析法的第一步。
它包括数据收集、清洗和预处理等环节。
在数据收集环节，需要从多个来源收集相关领域的文本数据。
在清洗环节，需要去除数据中的噪声和无用信息，如停用词、标点符号、数字等。
Bicomb共词可视化分析方法操作过程
1、首先打开中国知网，按主题或者篇名搜索需要的文献。
2、选中需要的文献，点击导出参考文献（每次只能导出500篇）113、全部选中，点击导出参考文献224、点击自定义模式。
335、按需要选择相应的输出字段，如图所示，然后点击导出，保存在相应的文件夹中。
格式为.TXT446、打开导出的文本文件，如下图，将所有的英文去掉，具体做法为编辑—替换。
将英文替换为空格，即可去掉英文，成为如下版本。
接着根据研究需要进行关键词的合并，合并成功后，选择另存为，文件编码一定要改成ANSI。
557、打开bicomb，点击增加，建立一个新的项目，编号自己随意输入一个数字，格式类型为cnki自定义。
668、点击最下方的提取，进入提取界面。
关键字段选择为关键词，点击选择文档，打开刚才导出的txt格式的文档，打开成功后，点击提取。
77889、点击最下方的统计，进入统计界面。
关键字段选择为关键词。
域值一般为6，根据实际情况可调整，然后点击红色的统计按钮。
关键词的排位顺序就会统计出来。
991010111110、点击最下方的矩阵按钮，进入矩阵界面。
关键字选择为关键词。
阈值一般大于之前选择的最低阈值，比如12，小于统计出来的最多的关键词出现的频次，上图可发现关键词最多出现202.然后点击生成按钮，可出现词篇矩阵。
共现矩阵操作方法同样。
最后点击导出矩阵TXT。
保存在相应文件夹。
121211、打开.点击文件—打开—数据，打开刚才导出的词篇矩阵。
13131414注：一直点击下一步，直到完成。
12、点击工具栏的分析—分类—系统聚类。
出现对话框后，将左边框内的V1选择为标注个案，其他剩下的变量全选，放在右边的变量框中。
13、点击统计量，出现对话框，选择相似性矩阵。
在选择单一方案，聚类数根据自己的研究情况选择，一般是4到6类，如选择5类。
然后点击继续。
151514、点击绘制按钮。
选择树状图。
然后点击聚类的指定全聚，停止聚类树为5，就是你所要聚的类树。
python汉语词频统计步骤说明
一、概述Python作为一种流行的编程语言，广泛应用于数据处理和文本分析领域。
词频统计是文本分析中常见的任务，通过Python可以方便地实现对汉语文本的词频统计。
本文将介绍如何使用Python进行汉语词频统计，包括准备工作、代码实现和结果展示等内容。
二、准备工作1. 安装Python在进行汉语词频统计之前，需要安装Python编程环境。
可以前往Python全球信息站下载对应操作系统的安装包，并按照冠方指引进行安装。
2. 安装第三方库为了实现汉语文本处理和词频统计，需要安装一些Python第三方库，包括jieba和matplotlib。
可以通过pip命令进行安装：```pythonpip install jiebapip install matplotlib```三、代码实现1. 导入所需模块```pythonimport jiebaimport matplotlib.pyplot as pltfrom collections import Counter```2. 读取文本文件使用Python的内置函数open()读取要进行词频统计的汉语文本文件，并将其内容存储到一个变量中。
```pythonwith open('chinese_text.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:text = file.read()```3. 文本分词利用jieba库对文本进行分词处理，得到词语列表。
```pythonwords = jieba.lcut(text)```4. 统计词频使用Counter类统计词语出现的频率，并取出出现频率最高的前N个词。
```pythonword_count = Counter(words)top_n = word_count.mostmon(10)```5. 绘制词频统计图利用matplotlib库绘制词语的词频统计图，直观展示词语的使用频率。
glove 原理
glove 原理
Glove 原理是一种自然语言处理技术，其主要功能是将单词转换为向量表示。
在机器学习和自然语言处理中，将单词表示为向量是一个重要的任务，因为这样可以实现单词之间的比较和计算，从而更好地进行文本分析、分类和生成。
下面分步骤阐述Glove原理：
1.构建共现矩阵。
Glove原理中的第一步是构建一个共现矩阵，该矩阵存储了单词之间的共现词频。
具体的说，如果两个单词在一个上下文中出现，则共现矩阵中的对应元素值加一。
2.计算损失函数。
以共现矩阵为基础，Glove原理通过计算损失函数来确定单词向量。
损失函数的主要目的是最小化两个单词之间的差异，因此单词向量需要能够准确地衡量它们之间的相关性。
3.优化模型。
在确定单词向量后，需要优化模型以提高其准确性。
这通常涉及到改变损失函数来优化模型，或者通过调整学习速率等超参数来提高模型性能。
4.应用单词向量。
构建好的单词向量可以被用于多种自然语言处理任务中，包括文本分类、情感分析、语言翻译等。
例如，在情感分析中，单词向量可用来测量不同单词之间的极性分布，以便更好地识别语句中的情感。
Glove原理是自然语言处理中非常有用的一种技术，它可以有效地将单词转换为向量表示，以便进行各种任务。
通过共现矩阵和优化模型，Glove原理能够最小化单词间的差异，并提高模型性能。
应用单词向量可以帮助解决多种自然语言处理问题，在文本分析、分类和生成等方面都有良好的应用前景。
Bicomb共词可视化分析方法操作过程
Bicomb共词可视化分析⽅法操作过程1、⾸先打开中国知⽹，按主题或者篇名搜索需要的⽂献。
2、选中需要的⽂献，点击导出参考⽂献（每次只能导出500篇）113、全部选中，点击导出参考⽂献224、点击⾃定义模式。
5、按需要选择相应的输出字段，如图所⽰，然后点击导出，保存在相应的⽂件夹中。
格式为.TXT446、打开导出的⽂本⽂件，如下图，将所有的英⽂去掉，具体做法为编辑—替换。
将英⽂替换为空格，即可去掉英⽂，成为如下版本。
接着根据研究需要进⾏关键词的合并，合并成功后，选择另存为，⽂件编码⼀定要改成ANSI 。
557、打开bicomb，点击增加，建⽴⼀个新的项⽬，编号⾃⼰随意输⼊⼀个数字，格式类型为cnki⾃定义。
668、点击最下⽅的提取，进⼊提取界⾯。
关键字段选择为关键词，点击选择⽂档，打开刚才导出的txt格式的⽂档，打开成功后，点击提取。
77889、点击最下⽅的统计，进⼊统计界⾯。
关键字段选择为关键词。
域值⼀般为6，根据实际情况可调整，然后点击红⾊的统计按钮。
关键词的排位顺序就会统计出来。
991010111110、点击最下⽅的矩阵按钮，进⼊矩阵界⾯。
关键字选择为关键词。
阈值⼀般⼤于之前选择的最低阈值，⽐如12，⼩于统计出来的最多的关键词出现的频次，上图可发现关键词最多出现202.然后点击⽣成按钮，可出现词篇矩阵。
共现矩阵操作⽅法同样。
最后点击导出矩阵TXT。
保存在相应⽂件夹。
121211、打开.点击⽂件—打开—数据，打开刚才导出的词篇矩阵。
13131414注：⼀直点击下⼀步，直到完成。
12、点击⼯具栏的分析—分类—系统聚类。
出现对话框后，将左边框内的V1选择为标注个案，其他剩下的变量全选，放在右边的变量框中。
13、点击统计量，出现对话框，选择相似性矩阵。
在选择单⼀⽅案，聚类数根据⾃⼰的研究情况选择，⼀般是4到6类，如选择5类。
然后点击继续。
151514、点击绘制按钮。
选择树状图。
然后点击聚类的指定全聚，停⽌聚类树为5，就是你所要聚的类树。
词共现居间度-概述说明以及解释
词共现居间度-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在介绍本文的主题——词共现居间度。
词共现是自然语言处理中的一个重要概念，它能够揭示词语之间的联系和关联度。
而词共现居间度作为一种计算方法和指标则能够量化这种关联度，为我们深入理解文本语料提供了有力支持。
词共现指的是在一定的上下文中，某两个或多个词汇出现在相对靠近的位置的情况。
比如在一篇文本中，我们通常会发现一些词语经常同时出现，这些词语的共现性就体现了它们之间的某种联系或者语义关联。
而词共现居间度则是一种计算方法，它通过分析词语在文本中的出现位置和频次，来衡量两个词语之间的共现关系的紧密程度。
词共现居间度具有广泛的应用价值。
首先，它可以帮助我们在文本中发现潜在的语义关联，提高信息检索和文本挖掘的效果。
例如，在搜索引擎中，词共现居间度可以用来为用户提供更加准确和相关的搜索结果。
其次，词共现居间度还可以用于自然语言处理中的词义消歧、命名实体识别、情感分析等任务中，进一步提升模型的性能和效果。
此外，随着互联网时代的来临，数据量呈爆炸式增长。
使用词共现居间度的方法可以帮助我们更加高效地处理和理解大规模的文本数据，从而揭示出更多隐藏在海量信息中的有价值的关联性。
因此，词共现居间度不仅具有重要的理论意义，而且在实践中也有着广泛的应用前景。
本文将更详细地介绍词共现的概念和意义，以及词共现居间度的计算方法和指标。
同时，我们还会探讨词共现居间度在不同领域的应用价值，并展望未来词共现居间度研究的发展方向。
通过深入了解和应用词共现居间度，我们将能够更好地理解文本数据，挖掘其潜在的语义和关联性，为自然语言处理和信息检索领域的研究与应用带来新的突破。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要分为三个部分进行探讨，分别是引言、正文和结论。
具体内容安排如下：引言部分主要包括概述、文章结构和目的。
在概述部分，我们将简要介绍词共现居间度的概念和意义，引发读者对这一主题的兴趣。
共词分析法的基本原理及EXCEL实现_储节旺
情报科学
Vol.29,No.6 June,2011
共词分析法的基本原理及 EXCEL 实现
储节旺,郭春侠
(安徽大学 管理学院，合肥 安徽 230039)
摘 要：共词分析法是文献研究的重要方法之一，在国内外众多学科领域都获得了广泛应用。人们
主要采用 spss、ucinet 等软件等进行构建作者和关键词矩阵以分析文献数据，但这些软件比较难以
共词分析法主要是对同一篇文献中词汇对或名
收稿日期：2011-03-01 基金项目：国家社科基金项目（10BTQ035）;安徽大学创新团队项目（SKTD010B） 作者简介：储节旺(1969-)，男，安徽岳西人，教授，博士，主要从事知识管理、教育管理、科技管理研究；郭春侠(1973-)，女，河
北固安人，副教授.
法分列出关键词，并将所有关键词进行排列，统计得
出 I1=434。
因此 T=25.7，为阀值为 26，即核心关键词只有
知识管理、图书馆、知识经济三个。这显然不能反映
研究的根本问题。出现该问题的原因主要是所选期
1 共词分析法的基本原理
共词分析方法最早在 20 世纪 70 年代中后期由 法国文献计量学家提出的，其思想来源于文献计量 学的引文耦合与共被引概念。1986 年法国国家科
学研究中心的 Callon M 和 Law J 等人出版了第一部 关于共词分析法的学术专著【1】。共词分析经过 20 多年的发展，已经被广泛应用到人工智能、科学计量 学、信息科学和信息系统、信息检索等领域许多领 域，取得了重要研究成果。
关键词的共词矩阵构建好以后，可以直接求出 相关系数。操作方法是：选择工具栏→工具→数据 分析→相关系数。R 型聚类分析是以相关系数为基 础进行的聚类，必须对相关系数进行显著性检验。 将在某一置信度α之下显著相关的元素归为一类。 一般情况下，α值越大，相关元素个数会越多，因此 可以逐渐增大显著水平α值，将显著相关的元素逐 一归类并画出谱系图，即为学科研究的知识图谱，或 者说可视化。
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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
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将所选的几百篇期刊导出
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进行关键字的词频分析
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找出几百篇期刊的关键字
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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：
（2）在窗口“Frequencydistribution”的下拉菜单中选中“Wholestring”，并选中“Make
newout-file”，以及“Oldtag”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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（3）选中文件“关键词.oux”，并在“TheList”窗口打开，从窗口“Selectfieldtobe
analysed…”的下拉菜单中选中“Any;separatedfield”（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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（4）打开数据文件“关键词.out”，在工具栏选中“Analyze——Addfrequencies”，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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（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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（6）接下来，选中数据文件“关键词.out”，选择工具“Analyze_Co-occurrence_Make
pairsvialistbox.”，得到后缀为.coc的文件，得到关键词共现频次。
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（7）选中数据文件“关键词.coc”，并选择工具“Analyze_Listunitsinpairs”，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_”MakeamatrixforMDSetc”，得到共词矩阵。
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（9）将共词矩阵导入EXCEL文件中，进行下一步分析。
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5将“词频共现矩阵”粘贴到“Ucinet软件”中，用NetDraw画图
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