一.先利用word2vec訓練數據得到模型 a.利用jieba對文本進行分詞,並只提取詞性為人名的詞,去除分詞長度為1和大於4的詞 b.利用word2vec訓練分詞后的文本,並存儲 c.利用訓練后的模型計算相關度詞 d.人工過濾一些雜項(由於分詞的不准確造成) 二.利用gephi畫圖 ...
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2020-02-11 17:40 0 692 推薦指數:
一.先利用word2vec訓練數據得到模型 a.利用jieba對文本進行分詞,並只提取詞性為人名的詞,去除分詞長度為1和大於4的詞 b.利用word2vec訓練分詞后的文本,並存儲 c.利用訓練后的模型計算相關度詞 d.人工過濾一些雜項(由於分詞的不准確造成) 二.利用gephi畫圖 ...
1 數據准備 一共有347個城市構成的矩陣,行代表從行標簽流出到列標簽,列代表從列標簽流入到行標簽,注意,這不是對稱矩陣 對於34個省級行政單元也是如此 收集整理城市、省的節點數據,節 ...
1.關系網絡圖 如何來表示兩個對象之間的關系? 把對象變成點,點的大小、顏色可以是它的兩個參數,兩個點之間的關系可以用連線來表示。連線分為無向(只是連接的導向,一些簡單的關系很容易體現)和有向(復雜網絡,連接+方向,線本身的方向代表了連接的關系同時線的粗線也可以表示線的連接強度 ...
1. 前言正在做知識圖譜 ,以前可視化用的是D3,因為D3不是太會,而且D3學習成本比較高,所以改用Echarts,Echarts做出來的關系圖還是挺好的。 2. 關系圖實例樣例代碼如下: <!DOCTYPE html><html><head>< ...
關系抽取 信息抽取(Information Extraction, IE)旨在從大規模非結構或半結構的自然語言文本中抽取結構化信息。關系抽取(Relation Extraction, RE)是其中的重要子任務之一,主要目的是從文本中識別實體並抽取實體之間的語義關系,是自然語言處理(NLP)中 ...
今天抽出晚上時間專門查了一下知識圖譜的繪制。大致就是類似下面這種圖 其實研二時候找nature的論文就遇到過這種圖,博一時候又在弄R的時候學了一下。但是放了一段時間又忘記了。主要還是在於得自己用到論文里。 這種圖在和生物相關的論文會經常遇到。其中,一級項目按比重由大到小排 ...
英文出處:www.christianpeccei.com 本文由 伯樂在線 - PyPer 翻譯,Lingfeng Ai 校稿。 譯文鏈接:http://python.jobbole.c ...
前幾天,朋友推薦一個工具,Gephi.搜索了一下還真是個很好的工具,顯示效果非常Cool. Gephi是一款開源免費跨平台基於JVM的復雜網絡分析軟件, 其主要用於各種網絡和復雜系統,動態和分層圖的交互可視化與探測開源工具。可用作:探索性數據分析,鏈接分析,社交網絡分析,生物網絡 ...