我使用sklearn CountVectorizer创建了一个共现矩阵，并将其保存为csv文件。a 0 1 0 02 c 0 1 0 3
3 d 0 0 1 0 使用此数据帧作为共现矩阵绘制共现网络的最简单方法是什么
浏览 39提问于2020-08-20得票数 1
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我的直觉是，由于相似的词往往发生在相似的语境中，所以词语的相似性实际上是从上下文/共现词之间的相似性来衡量的。在神经网络中，当隐层上的某个词的向量表示传递到输出层时，它输出共现词的概率。因此，共现词对某些词的向量有影响，而且由于相似词有相似的共现词集，它们的向量表示也是相似的。为了找到相似度，我们需要提取每个单词的隐层权重(或向量)，并度量它们的相似性。我理解得对吗？
浏览 0提问于2017-12-05得票数 1
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使用共现矩阵绘制网络
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我想用一个共现矩阵作为输入，在Python中绘制一个网络，这样，具有非零共生计数的节点就被连接起来，并且边的权重与每个节点之间的共出现数成正比。
浏览 5提问于2018-11-23得票数 1
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我目前的一个项目是研究新闻文章是如何写关于网络和网络的(也就是人，而不是计算机网络)。为此，我从一个荷兰网站上收集了500篇文章，搜索字符串为“网络”，以获取关于灵活经济的新闻(这是新闻的主要来源，也是关于自营职业的主要新闻来源)。数据是荷兰提供的，但这与我的问题无关。我想使用引理(netwerk/netwerken)和共现运算符，但没有指定第二个项，只限于这个特定引理，而不是计算所有的共现。
这有可能吗?怎么可能？一个正常的语言例子:在我的
浏览 3提问于2020-05-04得票数 0
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我使用以下代码将列表列表转换为共现矩阵。c d eb 1 0 1 1 2d 1 1 1 0 1我想将我的共现矩阵转换成一个weighted undirected网络图，其中weights表示矩阵中的共现计数。
浏览 5提问于2019-08-12得票数 3
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单词嵌入是如何影响单词相似度的？
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我的直觉是，由于相似的单词往往出现在相似的上下文中，因此单词相似度实际上是通过上下文/共现单词之间的相似度来衡量的。在神经网络中，当隐藏层上的某个单词的向量表示传递到输出层时，它会输出共现单词的概率。因此，共现词会影响某些词的向量，而且由于相似词具有相似的同现词集合，因此它们的向量表示也是相似的。为了找到相似性，我们需要提取每个单词的隐藏层权重(或向量)，并测量它们的相似性。我的理解正确吗？
浏览 1提问于2017-12-05得票数 1
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过滤表中定向的共现
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我有可以在两列中表示的共现数据。每列中的条目来自同一组可能性。最终，我的目标是绘制一个有向网络，但首先我想将表格分成那些相互作用的网络(即X->Y和Y->X)和只在一个方向上出现的网络(即只有Y->Z)。chr>2 Q S 4 S T 6 T A 如果共现是相互的，那么无论条目的顺序是什么，我只需要它们的名称，
浏览 19提问于2018-07-25得票数 0
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我正在做一个共现网络的词的网络弹性分析。
我想要了解的是，一个网络的连通组件(子图)中必须存在的总节点的最小比例是多少，才能将其视为一个巨大的组件。例如，在一个有20,000个节点的网络中，如果一个子图包含的最大节点数是3，那么它能被认为是一个巨大的组成部分吗？
浏览 0提问于2011-07-07得票数 2
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我使用以下代码计算了每个两个单词组合的共现次数： import itertoolsfrom collections importcooccurrences.append(tuple(sorted(pair)))
word_cooccurrence_counter = Counter(cooccurrences) 我可以计算任意两个单词的共现频率例如，对于单词'foo'，我希望获得其共现频率大于0
浏览 20提问于2021-01-21得票数 0
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在将数据传递给它的神经网络之前，我注意到，共现矩阵的权重不是目标和上下文单词之间的计数，而是用从目标到上下文单词的某个dist加权的矩阵。为什么实现中的协现矩阵权值与此距离值相同？而不是它们之间的计数。
浏览 0提问于2022-07-14得票数 0
我正在对大量的网络日志进行共现分析。我已经使用hadoop计算了每一项的出现时间，以及每对<item1, item2>的共同出现时间。现在，我想计算成对<item1,item2>的一些相关性度量，例如n_12/(n_1*n_2)，其中n表示项目或项目对的出现或共现时间。
浏览 2提问于2013-03-07得票数 1
我有一个很大的网络可以用NetworkX来可视化。网络可视化的矩阵是CSV格式的关键字的共现。我运行以下命令并查看图表。我的问题是对网络进行群集。
浏览 46提问于2021-10-07得票数 0
我在CSV文件中存储了一个共现矩阵，其中包含单词和表情符号之间的关系，如下所示：w1 0.5 0.3 0.2w30.2 0.5 0.2
这个共现矩阵很大，有1584755行和621列。
浏览 13提问于2018-09-03得票数 0
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我对机器学习和神经网络非常陌生。我用下面的模型来分析短文的情感。我通常理解信号是如何计算的，一直到输出层。现在我不明白的是输入是如何被找到的。
浏览 2提问于2020-11-14得票数 1
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0 007-10-2021 0 0 1 1 1 1 0
07-11-2021 1 1 1 0 0 1 1 我已经使用crossprod()计算出的共现矩阵创建了一个网络对象我想将观察数据作为边属性添加到网络中，但我不确定如何做到这一点。我想知道如何使用R包来实现我的目标。谢谢!
浏览 19提问于2021-08-10得票数 0
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利用图像处理识别皮肤病
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我目前有两个独立的数据集，属于2种不同的皮肤病。我画了一个
使用纹理过滤器和Matlab上的分割函数，我能够定位疾病区域(并在其周围画一个边界)，用于Disease 1和2。我的问题是如何区分这两种疾病？是否有我可以使用的函数，或者我更好地使用某种形式的机器学习的数据集。
浏览 3提问于2015-12-07得票数 3
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我有一个通过quanteda包的textplot_network()函数计算的网络图。有关最低要求，请参阅quanteda官方网站here。我在下面报告的只是你可以在链接中找到的内容的复制-粘贴。pattern = toptag)
textplot_network(topgat_fcm, min_freq = 0.1, edge_alpha = 0.8, edge_size = 5) 生成的网络图如下所示如果我使用在fcm object topgat_fcm上应用的函数topfeatures()，我将获得网络的顶部集线器，这是检测到的<em
浏览 32提问于2019-02-22得票数 1
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据我所知，tsne正在减少单词向量的维数。两者之间的关系是什么？(我使用来自Word2vec的Gensim)
浏览 7提问于2017-04-02得票数 3
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