一.先利用word2vec训练数据得到模型 a.利用jieba对文本进行分词,并只提取词性为人名的词,去除分词长度为1和大于4的词 b.利用word2vec训练分词后的文本,并存储 c.利用训练后的模型计算相关度词 d.人工过滤一些杂项(由于分词的不准确造成) 二.利用gephi画图 ...
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2020-02-11 17:40 0 692 推荐指数:
一.先利用word2vec训练数据得到模型 a.利用jieba对文本进行分词,并只提取词性为人名的词,去除分词长度为1和大于4的词 b.利用word2vec训练分词后的文本,并存储 c.利用训练后的模型计算相关度词 d.人工过滤一些杂项(由于分词的不准确造成) 二.利用gephi画图 ...
1 数据准备 一共有347个城市构成的矩阵,行代表从行标签流出到列标签,列代表从列标签流入到行标签,注意,这不是对称矩阵 对于34个省级行政单元也是如此 收集整理城市、省的节点数据,节 ...
1.关系网络图 如何来表示两个对象之间的关系? 把对象变成点,点的大小、颜色可以是它的两个参数,两个点之间的关系可以用连线来表示。连线分为无向(只是连接的导向,一些简单的关系很容易体现)和有向(复杂网络,连接+方向,线本身的方向代表了连接的关系同时线的粗线也可以表示线的连接强度 ...
1. 前言正在做知识图谱 ,以前可视化用的是D3,因为D3不是太会,而且D3学习成本比较高,所以改用Echarts,Echarts做出来的关系图还是挺好的。 2. 关系图实例样例代码如下: <!DOCTYPE html><html><head>< ...
关系抽取 信息抽取(Information Extraction, IE)旨在从大规模非结构或半结构的自然语言文本中抽取结构化信息。关系抽取(Relation Extraction, RE)是其中的重要子任务之一,主要目的是从文本中识别实体并抽取实体之间的语义关系,是自然语言处理(NLP)中 ...
今天抽出晚上时间专门查了一下知识图谱的绘制。大致就是类似下面这种图 其实研二时候找nature的论文就遇到过这种图,博一时候又在弄R的时候学了一下。但是放了一段时间又忘记了。主要还是在于得自己用到论文里。 这种图在和生物相关的论文会经常遇到。其中,一级项目按比重由大到小排 ...
英文出处:www.christianpeccei.com 本文由 伯乐在线 - PyPer 翻译,Lingfeng Ai 校稿。 译文链接:http://python.jobbole.c ...
前几天,朋友推荐一个工具,Gephi.搜索了一下还真是个很好的工具,显示效果非常Cool. Gephi是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件, 其主要用于各种网络和复杂系统,动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。可用作:探索性数据分析,链接分析,社交网络分析,生物网络 ...