テキストデータのデータ視覚化テクニック

Python は、ワード クラウド、棒グラフ、ヒストグラムなどのビジュアライゼーションを作成するためのさまざまな強力なライブラリを提供します。これらの視覚化は、テキスト データを分析し、単語の頻度、感情、その他の特性についての洞察を得るのに特に役立ちます。

テキストデータの視覚化を実行してみましょう。

実行する手順:

1. テキストデータの読み込み

2. テキストデータの前処理

3. ワードクラウドを作成する

4. 棒グラフの作成

5. ヒストグラムチャートの作成

• nltk をインストール

テキスト処理と分析のためのツールを提供する NLTK (Natural Language Toolkit) を使用します。

• nltk をインポートし、punkt をダウンロードします

• 他の必要なパッケージをインポートします

Matplotlib 上に構築された高レベルのデータ視覚化ライブラリである Seaborn パッケージを使用します。

• サンプルテキストデータをロードします

ワードクラウド

ワード クラウドは、重要性に基づいて単語のサイズと位置を変更することで、テキスト内の単語の頻度を視覚的に表します。

• パッケージのストップワードをダウンロードしています

• テキストからストップワードを削除し、ワードクラウドを作成して表示します

ほら、このワード クラウドを視覚化すると次のようになります。これは、単語の出現頻度に応じて、より大きなサイズの単語クラウドを作成しました。

それでは、棒グラフを作成する方法を見てみましょう。

棒グラフ

棒グラフは、テキスト コーパス内の単語またはフレーズの頻度を視覚化するのに効果的です。

• 棒グラフ

最も一般的な 20 個の単語にアクセスします。上記を利用してプロットを作成していきます。ヒストグラム チャートを作成する方法を見てみましょう。

ヒストグラムチャート

ヒストグラムを使用すると、テキスト データの単語の長さの分布やその他の数値的特徴を視覚化できます。

追加のライブラリ:

Gensim: トピックのモデリングとドキュメントの類似性のためのライブラリ。
Seaborn: Matplotlib 上に構築された高レベルのデータ視覚化ライブラリ。

これらのライブラリとテクニックを組み合わせることで、テキスト データを探索して理解するための有益で視覚的に魅力的なビジュアライゼーションを作成できます。

以上がテキストデータのデータ視覚化テクニックの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。