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【自然言語処理】【Python】共起ネットワークの作り方を理解する
はじめに 自然言語処理をはじめたら、一度は作ってみたいのが共起ネットワークではないかと思います。 私自身、共起ネットワークについては、書籍やネット記事を参考にしながら、これまで何度も作ってきました。 しかしながら、文章→共起行列→共起ネットワークとなる一連の過程において、特に共起行列を作成するコードの理解が十分ではないと思い至り、今回、勉強もかねて、共起行列の作成過程を残すことにしました。 共起ネットワークに興味を持たれている方の参考になればと思います。 共起ネットワーク 単語どおしのつながりを可視化してくれる手法で、文章の構造的な特徴を直感的に理解するのによく利用されます。 文書（text)を文章(sentence)に分割したのち、同一文章中に同時に出現する単語(word)の組みを数えあげることで共起行列を作成し、これをネットワークで可視化します。 ネットワークはノード（丸） と、ノード
エリック・ホッファー - Wikipedia
ドイツ系移民の子としてニューヨークのブロンクスに生まれる。7歳にして母親と死別し、同年視力を失う。その後、15歳で奇跡的に視力を回復する。以来、再びの失明の恐怖から、貪るように読書に励んだという。しかし正規の学校教育は一切受けていない。18歳の頃、唯一の肉親である父親が逝去し、天涯孤独の身となった。それを機にロサンゼルスの貧民窟でその日暮らしの生活を始める。 28歳の時、多量のシュウ酸を飲み自殺を試みるが未遂に終わる。それをきっかけにロサンゼルスを去り、カリフォルニア各地で季節労働者として農園を渡り歩いた。労働の合間に図書館へ通い、大学レベルの物理学と数学をマスターする。農園の生活を通して興味は植物学へと向き、農園をやめてまで植物学の勉強に没頭し、またも独学でマスターすることになる。 ある日、勤務先のレストランでカリフォルニア大学バークレー校柑橘類研究所所長のスティルトン教授と出会い、給仕
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