В области анализа текста и обработки естественного языка (НЛП) построение графиков слов – это популярный метод, используемый для визуального представления частоты или распределения слов в заданном наборе текстовых данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы построения графиков слов и предоставим примеры кода с использованием Python. Итак, приступим!

1. Облако слов.
   Облако слов — это визуальное представление слов, где размер каждого слова соответствует его частоте в тексте. Чтобы создать облако слов, мы можем использовать библиотеку WordCloud в Python. Вот пример:

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
text = "your_text_here"
wordcloud = WordCloud().generate(text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

2. Гистограмма.
   Гистограмму можно использовать для отображения частоты первых N самых распространенных слов в наборе текстовых данных. Для этого мы можем использовать такие библиотеки, как «matplotlib» и «nltk». Вот пример:

import matplotlib.pyplot as plt
import nltk
from nltk import FreqDist
text = "your_text_here"
tokens = nltk.word_tokenize(text)
freq_dist = FreqDist(tokens)
# Plotting the bar chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
freq_dist.plot(30, cumulative=False)
plt.show()

3. Тепловая карта.
   Тепловую карту можно использовать для визуализации совместного появления слов в текстовом корпусе. Мы можем использовать такие библиотеки, как «nltk» и «seaborn», для создания тепловой карты. Вот пример:

import nltk
import seaborn as sns
import pandas as pd
text = "your_text_here"
tokens = nltk.word_tokenize(text)
word_pairs = nltk.bigrams(tokens)
word_freq = nltk.FreqDist(word_pairs)
df = pd.DataFrame(word_freq.values(), index=word_freq.keys())
sns.heatmap(df, cmap="YlGnBu")
plt.show()

4. Точечная диаграмма.
   Точечная диаграмма может использоваться для визуализации взаимосвязи между частотой слов и их положением в тексте. Мы можем использовать библиотеку «matplotlib» для создания точечной диаграммы. Вот пример:

import matplotlib.pyplot as plt
import nltk
from nltk import FreqDist
text = "your_text_here"
tokens = nltk.word_tokenize(text)
freq_dist = FreqDist(tokens)
# Getting the positions of words
positions = nltk.pos_tag(tokens)
x = [pos[1] for pos in positions]
# Plotting the scatter plot
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(x, freq_dist.values())
plt.xlabel('Position')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

Методы построения графиков слов дают ценную информацию о распределении и частоте слов в наборе текстовых данных. В этой статье мы рассмотрели несколько методов, в том числе облака слов, гистограммы, тепловые карты и диаграммы рассеяния, а также примеры кода на Python. Эти визуализации могут помочь лучше понять текстовые данные и извлечь значимые закономерности. Включение этих методов в ваши проекты по анализу текста может улучшить исследование и представление данных. Приятного составления слов!