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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
Pythonでテキストアナリティクス 〜『テキストアナリティクス入門』に沿い共起ネットワークなど描いてみた〜 Part3：辞書登録編 - Qiita
Pythonでテキストアナリティクス 〜『テキストアナリティクス入門』に沿い共起ネットワークなど描いてみた〜 Part3：辞書登録編Pythonwordcloud共起ネットワークGiNZApyvis 2022/08/15 紹介いただいた「国語研長単位」モデルで実行した番外編の記事もアップしました。 はじめに テキストアナリティクス入門 この書籍は、テキストアナリティクス初学者向けの入門書です。 テキストアナリティクスとは何だということのみならず、頻出語やこれを表現したWordCloud、共起ネットワークをどのように活用すべきかが、実例に沿ってわかりやすく解説されていて、とても参考になりました。 紹介されているテキストアナリティクスを実行したい！ということで、 1回目は、テキストの頻出語確認→WordCloud→共起ネットワークの作成および原文検察を、形態素解析した単語で実行。 2回目は、
Stage for Cinderellaでは票交換は意味がない／アイドル間の共起について - Glacial Radiance
Stage for Cinderella（以下SfC）の予選グループAが始まっています。予選では1票で5名を選ぶので、アイドル間の共起＝「アイドルAが好きな人は他にどのアイドルが好きか」が収集できると期待できます。これを思うと昨今一般化している『票交換』という行動をSfCに持ち込むのは極めてもったいない行動であり、また票交換自体の意味も十分に弱くなっていることを説明します。 先に結論を書きますが、最も有効な投票の仕方は、 多くのアイドルに関心を持ち、あなたの好みを反映させて投票する ことです。 この記事は2022年7月、第一回Stage for Cinderellaを前提に書かれています。 Stage for Cinderellaとは何か 過去の形式との違い SfCの形式の何が面白いのか イベント主催者にとって 票交換とは何か これまでの票交換 SfCにおける票交換 SfC予選における票交
ブログやサイトのキーワード選定は共起語検索ツールを活用しよう【SEO対策｜Google検索で順位を上げる方法】 - かとのぼのマイコード・マイライフ
ブログ運営や個人開発のWebサービスを作成して悩むのが「どうやってそのサービスを宣伝・集客するか」です。 この記事では、ブログやWebサービスのGoogle検索順位をあげて多くの人に宣伝するために「共起語検索ツール」を活用する重要性と方法を紹介します。 Google検索の順位に共起語のキーワード選定は必須 Googleは専門性・網羅性が高い情報を評価する 無理に共起語を盛り込む必要はない 無料の共起語検索ツール 注意：共起語と関連キーワードとは異なる Google検索の順位に共起語のキーワード選定は必須 そもそも共起語とは「ある単語が使われるときに、一緒に使われやすい単語」を言います。 例えば牛丼屋の「松屋」という単語を私たちが使うとき、一緒に「牛丼」という単語を使うことが多いはずです。 「松屋」と「牛丼」は共起語となります。 結論から言うと、もしブログの記事やWebサービスに伝えたいキー
共起語とは？SEOに効果的な使い方と無料分析ツールを解説
ブログ HubSpot日本語ブログでは、世界中のHubSpotの知見を活かし、日本のビジネスパーソンの課題解決に繋がるような情報を提供しています。
Pythonでテキストアナリティクス 〜『テキストアナリティクス入門』に沿い共起ネットワークなど描いてみた〜 - Qiita
2022/08/12追記 GoogleColabにおいてGINZAインストール後に必要となる再起動を不要にするおまじないを追加。 はじめに テキストアナリティクス入門 この書籍は、テキストアナリティクス初学者向けの入門書です。 テキストアナリティクスとは何だということのみならず、頻出語やこれを表現したWordCloud、共起ネットワークをどのように活用すべきかが、実例に沿ってわかりやすく解説されていて、とても参考になりました。 この書籍にインタラクティブな動的共起ネットワークが紹介されていました。 インタラクティブで、見た目もよく、可読性も高そうなので、とにかく実行してみたくなり、WordCloudなど他に紹介されていたことを含め、早速やってみました。 書籍のデータやコードを転用・転載することはできませんが、Google Colab で実行するためのフォローと、Chrome拡張機能のついす
単語N-gramは、隣り合った単語の組をデータの単位とします。2-gram（2単語）であれば次のとおりです。 共起（co-location：コロケーション）は、対象とする単位（文）の中で単語が共に出現する回数をカウントします。 上記は名詞を対象に２単語とした例ですが、つまり相互の位置関係に関わらず、同一文中に出現する単語の組み合わせがデータの単位となります。 1. テキストデータの準備 ⑴ 各種モジュールのインポート re：Regular Expressionの略で、正規表現の操作をするためのモジュール zipfile：zipファイルを操作するためのモジュール urllib.request：インターネット上のリソースを取得するためのモジュール os.path：パス名を操作するためのモジュール glob：ファイルパス名を取得するためのモジュール ⑵ ファイルパスの取得 コーパスには、インター
[自然言語処理/NLP] pyvisライブラリを使って共起ネットワークを簡単に描画してみる(SageMaker使用) | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 共起ネットワークを描画するのにpyvisライブラリを使うと簡単にできたので下記にまとめていきます。 共起ネットワークについて 共起とは？ > 共起（きょうき,英:Co-occurrence）は、ある単語がある文章（または文）中に出たとき、その文章（文）中に別の限られた単語が頻繁に出現すること。 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%85%B1%E8%B5%B7 共起ネットワークは共起する単語の関係をネットワーク図で表したものです。 https://en.wikipedia.org/wiki/Co-occurrence_network pyvisライブラリについて ネットワーク図の視覚化に特化したライブラリのようです。 https://pyvis.readthedocs.io チュートリアル がありデータも用意されているのですがそち
![[自然言語処理/NLP] pyvisライブラリを使って共起ネットワークを簡単に描画してみる(SageMaker使用) | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be008d04a8db62514ca43cd7765e62041ee423f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-sagemaker.png)
キーワード至上主義時代の終焉。共起語のSEOにおける重要性 - Evergreen Blog ～弱者のためのファン創造コンテンツマーケティング～
共起語という概念についてご存知でしょうか？ 実は数年前から共起語は上位表示を獲得するためのSEO対策の重要項目として注目を浴びています。 これからの時代検索上位を獲得するためには、キーワードをタイトルに含めるというだけという表面的なテクニックでは太刀打ちできません。 グーグルはキーワードよりもコンテンツそのものを重視するからです。 そしてコンテンツがユーザーのニーズを満たしているかどうかは、そこに書いてある文章で判断します。 クローラーというのはロボットです。 クローラーがコンテンツの情報を読み取るプロセスは、機械的に行われています。 つまり、そこにはある一定の法則があるということです。 ではどうやってクローラーがコンテンツの内容を判断しているかというと、そこに使われている語句で判断しています。 もちろん文脈も重要ですのでむやみやたらに共起語をたくさん入れるというのは、逆効果になることもあ
共起ネットワークとは、SNS投稿やWebサイト、アンケート、書籍/論文、歌詞などの「文章」に含まれる「単語間の共通性」を見出し、図で表現する方法です。 この共起ネットワーク、テキストにおける単語同士のつながりを可視化し、視覚的に理解を促せるため、テキストマイニングの手法として非常に人気が高いです。 この記事では、「青空文庫」に掲載されている小説を題材とし、KH CoderやPythonを使って共起ネットワークを作る方法を解説します。加えて、どういったことが読み取れるのか、どんな示唆出しができるのか、など共起ネットワークの解釈方法についてもお伝えします。 KH Coderは、無料で使えるテキストマイニングツール（主にWindows端末向け）です。Pythonは、無料で使える統計解析や機械学習に用いるプログラミング言語のひとつ。テキストマイニングのためのライブラリも完備しています。 KHCod
共起ネットワークとは、個々人のコメント間の共通性をネットワーク図にして示す方法だ。 TwitterのTweetを使って、無料で使えるテキストマイニングソフト KH Coder で共起ネットワーク図を描いてみた。 ＞＞もう統計で悩むのを終わりにしませんか？ ↑1万人以上の医療従事者が購読中 KH Coderとは？ 共起ネットワークとは？ 共起ネットワーク図の例 共起関係の強弱を表すには？ 共起関係の強さ Jaccard 係数を表示させるには？ 共起関係がある程度強いedgeだけに絞って見やすい図にするには？ 抽出語の取捨選択 まとめ KH Coder 共起ネットワーク図の描き方解説 詳細版【動画】 KH Coder 共起ネットワーク図の描き方解説 詳細版 続き【動画】 KH Coderで共起ネットワークを描く方法 ― 外部変数がある場合【動画】 KH Coder のおすすめ本 KH Code
単語N-gramは、隣り合った単語の組をデータの単位とします。2-gram（2単語）であれば次のとおりです。 共起（co-location：コロケーション）は、対象とする単位（文）の中で単語が共に出現する回数をカウントします。 上記は名詞を対象に２単語とした例ですが、つまり相互の位置関係に関わらず、同一文中に出現する単語の組み合わせがデータの単位となります。 1. テキストデータの準備 ⑴ 各種モジュールのインポート re：Regular Expressionの略で、正規表現の操作をするためのモジュール zipfile：zipファイルを操作するためのモジュール urllib.request：インターネット上のリソースを取得するためのモジュール os.path：パス名を操作するためのモジュール glob：ファイルパス名を取得するためのモジュール ⑵ ファイルパスの取得 コーパスには、インター
Rでtweetをテキストマイニング：ワードクラウドと共起ネットワーク - 医療職からデータサイエンティストへ
テキストマイニング は文字列を対象したデータマイニング手法で、単語の出現頻度、出現タイミングなどを集計する簡単なものから、機械学習を用いてクラス分類する高度なものまで様々な解析手法があります。 今回はそんなテキストマイニング の中でも、単語の出現頻度をわかりやすく可視化するワードクラウドと、どの単語と一緒に出現しやすいかを調べる共起語、それを可視化する共起ネットワークを使って、私自身のtweetを解析したいと思います。 今回は以下の2冊を参考にしています。 Rによるやさしいテキストマイニング 作者:雄一郎, 小林発売日: 2017/02/17メディア: 単行本 Rによるやさしいテキストマイニング [活用事例編] 作者:小林 雄一郎発売日: 2018/10/06メディア: 単行本（ソフトカバー） 下準備 Rで日本語テキストマイニング を行うための有名なパッケージには{RMeCab}があります
はじめに 経緯 KH Coder を使って共起ネットワークを作ってた 自動で処理したい...Perlでできるらしいけど、Perlわかんにゃい (・へ・) Pythonでできたらなー...自分で作るか！ そんなわけでPythonで共起ネットワーク作りたいと思います。 KH Coderの共起ネットワークの見た目ってすごい綺麗なんですよね（下図）。なのでKH Coderの出力とおおよそ似たような形になるように目指していきたいと思います... が、結論を言うとグラフ描画がうまく行っていません。そのうち再度挑戦します。 処理内容 実施した処理手順としては以下です。 janomeで形態素解析 描画に使用する語を抽出 共起ネットワークの作成 共起ネットワークの描画 今回、データはKH Coderにサンプルとしてある「kokoro.xls」を使用しました。 import import numpy as n
【SEO対策】LSIキーワード（共起語）の重要性 - Evergreen Blog ～弱者のためのファン創造コンテンツマーケティング～
今日のトピックは、コンテンツを作成する上で無視できない「共起語」についてのお話です。 共起語（LSI Keywords)はSEO業界でしか耳にすることのない用語なので、 今回初めて聞いたという方もいるのではないかと思います。 共起語に関して以前こちらの記事を書きました。 www.specializedblog.com いまだにキーワードばかりを重視する風潮がありますが、 共起語はキーワードと同じぐらい重要になってきています。 LSIキーワード（共起語）とは？ なぜLSIキーワードが重要なのか？ LSIキーワードの見つけ方 ①Google サジェスト ②Ubersuggest ③Google images LSIキーワードを含める場所 LSIキーワードを使うメリット ①ペナルティ対策 ②ユーザーに読まれやすくなる まとめ LSIキーワード（共起語）とは？ LSI KeywordsとはLate
共起語を使ったSEO対策 - Yublog
みなさんこんにちは理系大学生ブロガーYujiです。 今回はSEO対策に必要不可欠な共起語についての説明と、共起語を見つけることのできる分析ツールの紹介をしていきたいと思います。 記事を上位表示させるためにはキーワード選定がとても大切です。そしてもう1つ欠かせないのが「共起語」になります。 「共起語」と言われてピントこない人がほとんどだと思いますが、SEO対策においてとても重要な役割なので説明していきたいと思います。 共起語とは SEO対策になる 共起語の見つけ方 共起語実用例 共起語とは？ 共起語はSEO対策になる 共起語の見つけ方 ブレーンストーミング法 共起語分析ツールを使用する 共起語実用例 まとめ 共起語とは？ まずは共起語とは何か説明していきたいと思います。 共起語とは「キーワードがを決めた際に一緒に利用される関連性の高いキーワード」のことを指します。 こう説明されてもピンとこな
共起語を正しく活用できれば、コンテンツ作成に役立つのはもちろん、SEO効果も期待できます。 とはいえ、 ・なぜ共起語はSEOに有効なのか？ ・どのように共起語を活用すればいいかわからない という方も多いと思います。 そこで本記事では、共起語の基本や活用方法、オススメの無料ツールなど、共起語を使った SEO対策について解説します。 共起語とは関連性の強い頻出ワードのこと 共起語（きょうきご）とは、同じ文脈でよく使われる、関連性の強いワードのことです。 例えば、「カレー」や「掃除機」をキーワードに記事を書く場合、以下のようなワードもあわせて登場する可能性が高いです。 「カレー」の共起語 材料、レシピ、作り方、スパイス、インド、隠し味 「掃除機」の共起語 サイクロン、コードレス、メーカー、価格、レビュー このように、特定のキーワードとの関連性が強く、よく使われるワードを共起語といいます。 共起語
2021年6月17日、奈良文化財研究所が、全国遺跡報告総覧内の「文化財論文ナビ」に、類似論文の自動表示機能と共起ネットワーク図を追加したと発表しています。 類似論文の自動表示機能は、自然言語処理技術を活用して、登録キーワードの内容類似度を自動判別し、類似している20の論文を表示するものです。専門用語の切り出しは、全国遺跡報告総覧内の文化財関係用語シソーラスを活用していると説明されています。 共起ネットワーク図は、類似コンテンツを表示する際に、従来の形式では何が類似しているかわかりづらいという課題があったことから、当該論文・用語・類似論文の関係性をビジュアルで確認できるようにしたものです。 全国遺跡報告総覧：文化財論文ナビにて類似論文の自動表示と共起ネットワーク図の追加（なぶんけんブログ,2021/6/17） https://www.nabunken.go.jp/nabunkenblog/2
3. Pythonによる自然言語処理 2-2. 共起ネットワーク［mecab-ipadic-NEologd］Pythonmecab自然言語処理networkxmecab-ipadic-neologd mecab-ipadic-NEologdは、MeCab標準の辞書を補完するかたちでカスタマイズされた辞書です。 Web 上の多数の言語資源から語句が追加されたもので、新語や複合語、慣用的な表現などに対応しています。 上記のとおり、MeCab標準では「個人」と「主義」に分割されてしまいますが、mecab-ipadic-NEologdでは「個人主義」という一語として扱われています。 課題 mecab-ipadic-NEologdを使って、併せてストップワードの除去を行い、共起ネットワークに表現するという一連の作業を行ないます。 1. テキストデータの準備 ⑴ テキストデータの読み込み コーパスには
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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
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共起ネットワークの作り方と考察方法｜KH CoderとPythonでの手順を図を用いて丁寧に解説
共起ネットワークとは？ － KHCoderで共起ネットワーク図を描く方法 - 統計ER
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Pythonで共起ネットワークを描く（未完成） - Qiita
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3. Pythonによる自然言語処理 2-2. 共起ネットワーク［mecab-ipadic-NEologd］ - Qiita
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