如何借助微词云做关键词共词矩阵表?生成网络关系图?

大家都知道,共词矩阵在内容文本分析中具有重要的分析价值,它能帮助我们揭示关键词之间的共现关系,进而帮助理解文本中的语义结构、主题分布以及相关性
下面我就来说说如何利用微词云做共词矩阵表,以及如何制作语义网络关系图


打开生成共词矩阵表工具

本次使用微词云中文分词这款软件

如果如果你是英文文本生成关键词共词矩阵,就点击微词云首页中的英文分词这个入口


本次以中文共词矩阵表生成为例:

打开中文分词工具后,直接上传内容预料
注意这里不是上传关键词,而是文本句子哦。


共词矩阵表生成 关键词共词矩阵表 语义网络关系图 关系网络图生成 微词云 中文分词


点击顶部的下一步按键,等待系统分词计算关系就行
生成完报告,我们就会进入到这个页面中


共词矩阵表生成 关键词共词矩阵表 语义网络关系图 关系网络图生成 微词云 中文分词


找到关系网络模块

我们往下滑动,找到网络关系图位置
在右侧顶部会看到下载矩阵表,这里包含的信息比较大

如何修改共词矩阵表中的关键词呢?

右侧顶部有个【重新选词】的功能可以修改选择的关键词

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可以根据词性、top值筛选,还可以直接批量单词搜索查询,记得单词之间用逗号隔开就行

如何删除不想要的关键词呢?下面的词表位置,不想要的单词直接点击就可以删除


共词矩阵表生成 微词云 中文分词


词选择确定后,可以下载共词矩阵表数据了
关于如何修改优化网络关系图,可以查看这篇博客:论文中语义网络关系图怎么制作?保姆级教程来啦!

最下面还有一个上色矩阵表,很容易看出关系密集的地方


共词矩阵表生成 关键词共词矩阵表 语义网络关系图 关系网络图生成 微词云 中文分词


顺便说下这个关系网络如何分析:

网络关系图是一种基于节点和边的图形表示方法,用于展示实体之间的关系和连接。
在文本分析中,节点通常表示文本中的关键词、实体或主题,
而边表示它们之间的关联关系
网络关系图可以帮助人们直观地理解文本中的关系网络,包括词语之间的共现关系、实体之间的关联等。
例如中文分词中的网络关系图,关键词是节点,关键词词频越大,节点越大
关键词之间的连线,关键词之间的共现值越高,连线越粗


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最后更新于: 2023-08-16 21:41:54
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