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
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
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
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
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
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〜 Part2：複合語編 - 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〜 Part2：複合語編Pythonwordcloud共起ネットワークGiNZApyvis 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。 前回記事（以下）では、この書籍で紹介されていたインタラクティブな動的共起ネットワークを、他に紹介されていたWordCloudを含め、やってみました。 もう一つ紹介されていた内容で興味を持ったのが複合語の対応です。 前回記事では、「再エネ」で検索したTweetデータを事例に分析を行いました。 テーマ
共起語とは、ある特定のキーワードと一緒に使われる機会が多い言葉のことです。 例えば「SEO」というキーワードであれば、「検索」「対策」「キーワード」「Google」「コンテンツ」「順位」といった言葉が共起語となります。他にも「パソコン」というキーワードであれば、「価格」「性能」「故障」「修理」といった言葉が共起語として挙げられるでしょう。 検索結果の上位のページで、あるキーワードと一緒に使用されることが多い単語と言い換えてもいいでしょう。 共起語分析ツール 共起語を分析できるツールでおすすめなのは、「共起語検索」になります。検索ワードを入力するだけで、共起語として認識されていると思われるワードを抽出してくれます。 共起語検索 共起語、関連キーワード、サジェストキーワードの違い 共起語といったときに、混乱するのが、サジェストキーワードや関連キーワードとの違いではないでしょうか？この3つの違い
やみくもなSEO対策では、意味が薄れてしまう！ SEO初心者が、SEO対策ソリューション「SEO極」を提供するディテイルクラウドクリエイティブの講師に、SEOについて教えてもらう本企画。第2回は、より実践的な内容を、ディテイルクラウドクリエイティブ 執行役員の名取 雄介氏、チーフマネージャーの櫻井 玲子氏に教えてもらった。 ーー前回は、名取さんと櫻井さんに、SEOの基礎知識や基本的な考え方を教えていただきました。SEO対策といっても、やみくもに良さそうなキーワードを選定するだけでは効果が薄いこと、また情報を体系的にまとめつつ、独自性を持ったサイトが評価されやすいなど、Googleの特性についても、少し理解が深まったと思います。 ただ正直なところ、初心者の私は、「じゃあどうすればいいの？」っていう状態ではあるんですよね……名取さん、実際にキーワードを決めていくときは、どうしたらいいんでしょう
DBMで単語辞書を作る連載の2回目だ。今回作る辞書検索システムの看板機能は、類語検索である。そして、類語を自動的に推定するための一手法として、共起語を使う方法がある。ここでは、Wikipediaをコーパスとして、共起語を抽出する。 解析結果 先に結論から書く。Wikipediaの英語版と日本語版をそれぞれ解析して、各単語について主要共起語のデータベースを作った。その過程及び結果として以下のデータが得られた。 英語の単語の各文における出現確率のTSVファイル 第1列が正規化された単語の文字列で、第2列がその文単位の出現確率。 日本語の単語の各文における出現確率のTSVファイル 第1列が正規化された単語の文字列で、第2列がその文単位の出現確率。 英語の単語の主要な共起語とその共起確率のTSVファイル 第1列が正規化された単語の文字列で、第2列以降が正規化された共起語とその共起確率のペアのリスト
2022/10/01 国語研長単位がVer2.9→3.2にVer.upし、コード記述変更しないとインストールできなくなったのでpip変更／なぜかnlplotの共起ネットワークが以前のコードでは描画されなくなったので、コード変更 2022/09/02 nanデータがあるとエラーが出るので、前処理前にドロップを追加 はじめに 自然言語処理は、もっぱらmecabさんのお世話になっていましたが、GiNZA推しの テキストアナリティクス入門 を読んで以降、遅ればせながら「これからはGiNZA」と心に誓っております。 「GiNZA」は、巷では以下のように説明されています。 ”自然言語処理ライブラリ「spaCy」をフレームワークとして・・・オープンソース形態素解析器「SudachiPy」を内部に組み込み、「GiNZA日本語UDモデル」も利用可能・・・” ・・・なかなかどうして、ライブラリやモデルがいろい
【PPCアフィリ】キーワード選びはどうすればいいのか？共起語ツール・キーワードプランナー・検索キーワード取得ツールを使ってみた。 - ブログで稼いで借金150万を返すブログ
ブログで稼ぐにはどうしたらいいかと考えてはいるものの... なにはともあれ始めなければなにも始まらないという、宝くじは買わなければ当たらないと同じ話ですが、なにから始めたらいいのかわからないので地道にやってみます。 前回でも書いたようにドメインとサーバーは準備オッケーです。 wordpressも大丈夫です！たぶん。 テーマファイルってのは何にしたらいいのかわからないので初期のまま。 ま、とりあえず他のことやろう。 PPCアフィリはキーワード選定が命！ キーワードプランナー 検索キーワード取得ツール 共起語ツール PPCアフィリはキーワード選定が命！ ってYouTuberさんの誰かが言ってました。 まあ、確かにそうだなと思うわけですが、どうやって選んだらいいのか？ ビッグワードを狙うなら２語目、３語目を探せ！！！ 〜〜〜[スペース]おすすめ、＊＊＊[スペース]ランキング....とかはもう飽和
import pandas as pd import nlplot df = pd.read_table('test.txt', names=['tokens']) # target_col as a list type or a string separated by a space. npt = nlplot.NLPlot(df, target_col='tokens') stopwords = npt.get_stopword(top_n=15, min_freq=2) npt.build_graph(stopwords=stopwords, min_edge_frequency=5) npt.co_network(title='Co-occurrence network', width=600, height=500, save=True)
Python素人によるクラスタリング分析・アソシエーション分析・共起分析・ネットワーク作図 - 漫画研究室
ジャンプ+作品の読者層の繋がりをネットワーク図として可視化しました。 クラスタリング分析とアソシエーション分析と共起分析をPythonで行いました。 ド素人なので90%コピペです。「取り敢えずやってみたい！」という欲望を満たすための最短経路。 成果物 方法 1. アンケート回収 2. クラスタリング分析 3. アソシエーション分析 4. 共起分析（Jaccard係数） 5. ネットワーク作図の準備 6. ネットワーク作図（Networkx） おわりに 成果物 このネットワーク自体についての説明はこちらを参照。 今回は具体的にどういった手法で成果物に辿り着いたかという話を書きます。自分用の備忘録です。 方法 1. アンケート回収 解析に用いるデータはGoogleフォームで回収。 「読んでいる作品」を複数選択可で質問しました。 Googleフォームの回答結果はcsvファイルとしてダウンロード可
SEO対策の1つとして重要な記事コンテンツの制作ですが、Google検索エンジンの上位表示を狙うためには、記事を書く際に幾つか押さえるべきポイントがあります。 今回紹介する「共起語(きょうきご)」もその1つとなり、ユーザーの検索意図の把握やSEOの施策で重要なポジションを占めます。 そこで、ここでは共起語を考慮したSEOに強いコンテンツの制作方法を解説します。 SEO対策で 困っていませんか？ 売上をあげるための SEO対策ならお任せください。 ファーストネットジャパンでは、 1998年の創業から培ってきた知見・経験を基に、 良質かつユーザー第一で Webマーケティング・コンサルティングを 行っております。 共起語とは？調べ方と見つけ方 Webサイトのコンテンツ制作、およびSEO対策における「共起語」とは、特定キーワードをテーマに記事を書く際、本文中に頻繁に使われる周辺語となります。例えば
すもも on Twitter: "「低年収男性」という言葉からこのような偏見がたくさん共起されるのをみると、偏見をなくすための人権教育が必要なのだと思いました。まじめに。 https://t.co/9a8qNPkRwn"
「低年収男性」という言葉からこのような偏見がたくさん共起されるのをみると、偏見をなくすための人権教育が必要なのだと思いました。まじめに。 https://t.co/9a8qNPkRwn
Jaccard 係数は集合の類似度を表す指標で、テキストマイニングでは、文章と文章の類似度＝距離を表す指標になる。 Jaccard係数を少し詳しく解説。 ＞＞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 Jaccard係数とは？ Jaccard 係数はどのように考えればいいか？ Jaccard 係数の計算例 Jaccard 係数はどの方法に使われているか？ まとめ おすすめ書籍 Jaccard係数とは？ Jaccard 係数とは、植物学者 Paul Jaccard が考案した集合の類似度を測る指標のこと。 式で表現すると以下のようになる。 書き下すと、AまたはB 分の AかつB ということになる。 AかつB（類似しているところ）が大きくなると、値も大きくなり、類似度が高いと判断される。 詳しくはこちらを参照。 en.wikipedia.org Jaccard 係
最新パスワードは、柏崎剛のTwitterまたはBlueskyで毎週金曜日のAM10:00に公開中。 メールアドレスなどの個人情報を登録せずともツールをご利用いただけますので、DM・勧誘・個人情報の流出や横流しといった心配が不要です。 テスト開発版のため、急遽運用を停止する可能性があります。 常時最新データを取得するシステムのため、結果表示には時間が掛かる場合があります。 送信を連打するとシステムが破損する恐れがありますので連投はお控えください。 不具合やエラーが発生した際の報告は、お問い合わせフォームから受け付けております。 共起語とは、特定のキーワードと同時、または頻繁にセットで出現する単語のことです。 例えば、「柏崎剛」といった人名キーワードの共起語には、「SEO」、「対策」、「ウロコ」、「常識」、「得意分野」などがあります。 SEO対策を意識した記事を作成する際、共起語を用いた文章を
![[無料]共起語調査ツール - SEOと記事作成に役立つ共起語を抽出](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/95b2ca226f0b8c17557b9024653d27de47285710/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.tsuyoshikashiwazaki.com%2Ftools%2Fcognate%2Fimg%2Fmv.jpg)
法律文書における単語の共起 - Qiita
法律文書において共起される単語ペアを列挙する。 前記事までn-gramで頑張っていたけれど本記事ではおとなしくMeCab利用。 参考 以下を参考にさせて頂いた。ただし、元記事ではグラフまでやっているが、本記事では頻出のペアを表示するまで。 3. Pythonによる自然言語処理 2-1. 共起ネットワーク 異なる点 元記事から手を加えた点だけ記載する。 利用しない単語 元記事では、名詞の共起をやっていた。本記事でもその点は同じ。名詞の中でも数（数詞）ではないものは削除した（あらかじめ削除したほうが良かったかも）点は異なる。法律の文書に〇〇条などの表現が邪魔になりそうな感じがした。 noun_list = [[v.split()[2] for v in m.parse(line).splitlines() if (len(v.split())>=3 and v.split()[3][:2]==
Pythonのpyvisライブラリーでキーワードの共起語ネットワーク図を作成して、SEO対策へのキーワードに優先度をつけてみた。 | HarumakiBlog
最近、知人と介護関連のメディアを作成しています。その中でSEO対策としてキーワードを列挙したり、キーワードごとに競合分析をしたりしておりました。とあるツールを使って介護に関連のある検索キーワードをCSVファイルでダウンロードしたところ、300,000行ほどになりました。人間の手ではとてもまとめられないので、「共起語ネットワーク」を作成するべく、プログラムを組みました。今回は、その奮闘記をお伝えします。 Harumaki 初めてPythonを使って分析作業です！ SEO対策の為のキーワード分析 メディアを作成するにあたり、キーワード分析は必要でした。記事を執筆する際に、キーワードが固まっていないと方向性の定まっていない記事になってしまうからです。狙うキーワードを列挙するために、ラッコキーワードやキーワードプランナーを使用してビッグキーワードや介護に関連のある検索キーワードを調べました。 それ
共起語とは、簡単に言ってしまいますと、検索で上位にサイトが多く使用している「言葉」のことです。 検索エンジンで上位表示されているということは、そのサイトはユーザーの検索意図を満たしたWEBページを出しているわけですから、それらのWEBサイトで多く使われている言葉は、そのままユーザーが検索で使う言葉とも言えます。 検索エンジンにそのWEBページの内容を適切に伝える要素の中に「見出しタグ」がありますが、共起語とは見出しタグの補助としてWEBページの内容を伝える役割もあります。 実際には、ユーザーの検索意図を満たすように網羅性の高いWEBページを作成していけば、必ず共起語は入りますので、そこまで必死に盛り込もうとしなくても良いものなのですが、人は文章を書く時に必ず自分の使う言葉の癖があります。 例えば、私の場合、「お店」という言葉をよく使う癖があります。 ホットペッパービューティーの集客に関する
共起語とは、ある一定のワードを言いあらわす時に並行して使用される、関係性の高いワードのことを指します。 例から言えば「キッチン」といったキーワードがあったケースでは、その時の共起語は「収納」「カウンター」「食器」「家電」などが挙げられます。 共起語はあるワードを表す時に同じような文章中によく一緒に発生するワードを指すので、関連語や類似語とは異なります。 共起語を使いこなせるようになるとタイトル付けが楽！ 記事のライティングを作り出すときにマッチする共起語を記事の中にうまく入れることで、ユーザー（読み手）が知りたいと考えていることを詰め込んだ、クオリティの高い記事になります。 GoogleはSEOの中で「ユーザーにとって役立つコンテンツ」を上位表示しようとしています。 さっきの例で言うと「キッチン」とリサーチしている人たちにとって有益なコンテンツを創り上げようとするには、「収納」「カウンター
共起語をうまく利用してコンテンツを作っていますか？ まず共起語とは、特定のキーワードと一緒に使用されることが多い単語を意味します。 そして、そういったキーワードを含めると検索順位にも良い影響を及ぼすと言われていますが、実際は共起語を含めたコンテンツだから評価されるというわけではなく、正しく理解した上で使用しなければ検索意図から外れてしまう場合も考えられます。 というのも上位にいるコンテンツとは、検索ユーザーに対してわかりやすいコンテンツを心がけることで、適切な場所で共起語をうまく使う＝自然と語数も増えているはずで、これによって最近のSEOに評価されやすい傾向にあるということです。語彙力が重要視されているのはこのためですね。 例えば、上位表示されているしっかりと作り込まれたコンテンツを分析してみると、自然とそういった共起語を含んだものとなっていることが多く見受けられますが、必ずしも共起語を含
名取「例えば、あえて『屋形船』というワードを捨てて、『お月見 宴会』『お月見 スポット 東京』をキーワードに設定すると、『潜在的に屋形船に乗りたいユーザー』が獲得でき、顧客の獲得につながる可能性がありますよね」 ーーそれは目から鱗です。ユーザーの意図をワードで絞れば、そんなこともできてしまうんですね！ 名取「これも、戦略的なキーワード設定のひとつなんです」 SEO極を使えば、共起語選びもスムーズ！ ーーでも、そこを決めるのにもセンスが入りそうな気がします。狙いをちゃんと見極めないといけないというか。 櫻井「SEO極を使うと、キーワードから共起語を提案してくれて、その内、文章で使っていないワードは、赤く表示してくれるんですね。これは、私たちが毎日、膨大な数の検索上位サイトを分析して、導き出しています」 ーー自分で考えなくても、SEO極が提案してくれるってことですよね？ でも、共起語をコンテン
共起語とは？意味、SEOの効果・使い方を解説
共起語によって出現頻度が異なりますが、キーワードと一緒に利用される可能性は高いキーワードばかりです。また、共起語は1つの単語ではなく複数の単語が存在します。 検索キーワードと一緒に出現するキーワードなので、ユーザーの検索意図を探る手掛かりにもなります。 共起語の効果 共起語は以下のような効果があります。 検索エンジンへの効果 ユーザーへの効果 コンテンツ作成者への効果 共起語は検索エンジンだけでなく、ユーザーやコンテンツ作成者の３者それぞれに効果があります。 共起語を含むコンテンツは情報網羅性や専門性が高いため、ユーザーにとっては可読性が高くなり、コンテンツ作成者にとってはライティング前やリライト時に役立ちます。 そして、検索順位を決定づける検索エンジンの評価を得られるため、適切に使えるようにしましょう。 ユーザーへの効果 共起語を使用することで、ユーザーが文章全体の意味を理解する助けにな
Re: メモ： 共起ネットワークのカスタマイズ【VOSviewer編】 (HIGUCHI Koichi) KH Coder 旧掲示板
■ [No.1195] メモ： 共起ネットワークのカスタマイズ【VOSviewer編】 投稿者：HIGUCHI Koichi 投稿日:2012/11/24(Sat) 16:53:41 KH Coderで作成した共起ネットワークを「VOSviewer」で表示・編集する手順 を以下にまとめておきます。「VOSviewer」は操作性に優れ、出力も綺麗なツ ールです。レイアウトやクラスタリングは独自手法のみのようですが、シンプ ルな分、操作も容易になっているかと思います。 手順の概要はいつも通りです： (1) KH Coderで「共起ネットワーク」を作成して、これをR形式で保存 (2) Rを起動して、(1)で保存したファイルを読みこみ (3) RからVOSviewer向けにデータを保存 (4) VOSviewerを起動して、(3)で保存したデータを読み込む (1)と(2)の手順については、こちらの
LSIキーワード(共起語)とは何か？効果的な使い方教えます
ブログ記事の検索順位を上げる時に、記事の中にLSIキーワード(共起語)を入れた方が効果的だよと聞いたことはないでしょうか？ しかし、LSIキーワード(共起語)というのは実際どのようなキーワードなのでしょうか？ 今回はLSIキーワードの説明と、実際にどのように活用していけばいいかをご紹介します。上手く利用して、検索ランキングで上位にくる記事を作成していきましょう。 LSIキーワードとは日本語では共起語と呼ばれるもので、ある特定のキーワードに関連するキーワードの事です。 例えば、「ピコ太郎」というキーワードを検索する時に、「PPAP」や「古坂大魔王」というキーワードはLSIキーワードとなります。 Google Suggest(サジェスト) Google Suggest(サジェスト)とは、Googleであるキーワードを検索すると、検索結果の一番下に上記のような検索キーワードに関連したキーワードが
テキストマイニング入門編｜ワードクラウドや共起ネットワークでテキストデータを可視化しよう｜IT勉強会・イベントならTECH PLAY［テックプレイ］
※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。 登壇者 大塚 滉太 データビズラボ株式会社 アシスタント （登壇者 略歴） 中央大学附属高校卒業後、サンタローザジュニアカレッジにて政治学を専攻。GPA4.0をマークし、複数の奨学金を受ける。今秋よりカリフォルニア州立大学ロサンゼルス校へ進学し、政治学および統計学を専攻予定。現在、データビズラボ社にてインターンに参加、コンサルティング等の業務アシスタントとして活躍中。 ※（参考）「毎日が新鮮で新たな学びだらけ」インターンアシスタントにインタビュー！ https://data-viz-lab.com/interview1 参加対象 テキストデータを可視化・分析したい方 テキストマイニングの魅力や可能性を知りたい方 ワードクラウド・共起ネットワークを実務で使いこなしたい方 参加費 無料 注意事項 欠席される場合は、お手数ですが速や
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〜 Part4：番外編 - 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〜 Part4：番外編Pythonwordcloud共起ネットワークGiNZApyvis 2022/10/01 国語研長単位がVer2.9→3.2にVer.upし、コード記述変更しないとインストールできなくなったのでpip変更 2022/08/16 一定の割合に満たない共起は除外（枝切り）するパラメータ（weight_cuttoff）を変更した際の共起ネットワークを追加。 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。 紹介されている
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
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
要約： 特定キーワードで検索した際に上位サイト内で同時に使われることの多いキーワードが共起語。 無料またはお試し版の共起語抽出ツールで共起語を調べることができる。 ページやブログ記事を作成する際に、共起語を用いた文章を掲載することで検索結果の上位表示が可能。 すぐに共起語を調べたい方はこちら はじめに 共起語はSEOにおいて大きな役割を担っており、コンテンツを形成する記事を書く際に無くてはならない存在です。 関連キーワードについて調べていると、「共起語を使用することが重要です」と、書かれているサイトを目にする方も多いのではないでしょうか。 今回は、SEOの中でも最も一般的な関連キーワードと言われる共起語を取り上げて、WEBマーケティングに活用するためのヒントを解説していきます。 共起語を意識して記事を書くことが出来れば、狙っているキーワードで上位表示化を実現できる可能性が高まります。 様々
#1283. 共起性の計算法
[2010-03-04-1]の記事「#311. girl とよく collocate する形容詞は何か」で，語と語の共起 (collocation) を測る計算法 (association measure) にはいくつかの種類があることを見た．コーパス言語学では，Log-Likelihood Test という検定にかかわる計算法が比較的よく使われているが，それぞれの計算法には特徴があるので，なるべく複数の方法を試すのがよい．今回は[2010-03-04-1]の内容と重複する部分もあるが，BNCweb で実装されている7種類の計算法の各々について Hoffmann et al. (149--58) を参照しながら，特徴および利用のヒントを示したい． 各種の計算法は，(a) 共起頻度 (frequency of co-occurrence)，(b) 共起有意性 (significance of
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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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