在这篇文章中，我想描述一种文本分析和可视化技术，它使用一种基本的关键字提取机制，只使用单词计数器从我在 [1]博客上创建的文章语料库中查找前3个关键词。为了创建这个语料库，我下载了我所有的博客文章(大约1400篇)，并抓取了每篇文章的文本。然后，我使用 nltk 和各种 词干提取/词形还原 技术对文章进行令牌化(也可翻译为:标记解析)，计算关键词并选取前3个关键词。然后我将所有文章中的关键词聚合起来，使用Gephi[2]工具来创建一个可视化图像。

我已经上传了一个带有完整代码集的jupyter笔记本[3]，供你重现此工作。你还可以从这里[4]的csv文件中获得我的博客文章的副本。你需要安装 beautifulsoup 和 nltk。你可以使用以下代码安装他们:

首先，我们加载我们的库:

我在这里加载时出现警告,是因为有一个关于 BeautifulSoup 的警告，我们可以忽略它。

现在，让我们来设置一些工作所需要的东西。

首先，我们来设置停止词、词干提取器和词形还原器。

现在，我们来建立一些我们需要的函数。

tokenizer 函数是从这里[5]引用的。如果你想看一些很酷的主题建模，那就跳过并阅读如何在Python中挖掘新闻反馈数据和提取交互式见解……[6]这是一篇非常好的关于主题建模和集群的文章，我在本文及以后的文章中也会提到这一点。

接下来，我的文章中有一些html标记，所以我想在对它做任何其他事情之前先将它从我的文本中删除……这里有一个使用 bs4 的类可以实现,我在Stackoverflow[7]上找到了这段代码。

好了，现在来看看有趣的东西。要获得关键词，我们只需要两行代码。这个函数执行计数并为我们返回关键字的数量。

最后，我创建了一个函数来获取一个包含 url /pubdate/author/text的pandas dataframe（数据结构集），然后从中创建关键词。这个函数遍历一个pandas dataframe(每行是一篇来自我博客的文章)，标记“text”来源并返回一个pandas dataframe，其中包含关键词、文章标题和文章的发布数据。

现在是时候加载数据并开始分析了。这段代码载入我的博客文章(可以在这里[8]找到)，然后从数据中只获取感兴趣的列，重命名它们并为标记化做准备。在读入csv文件时，大多数操作都可以使用一行代码完成，但是我已经为另一个项目编写了这些操作，并且它就是这样。

使用dataframe的 tail 方法我们可以得到：

现在，我们可以通过调用 build_article_df 函数来标记和单词计数工作了。

这将为我们提供一个新的dataframe，其中包含每篇文章的前3个关键词(以及文章的发布日期和标题)。

这本身就很酷。我们使用一个简单的计数器为每篇文章自动生成关键词。不是很复杂，但是很好用。还有很多其他的方法，但是现在我们还是用这个。除了拥有关键词之外，看一看这些关键词之间以及它们和其他关键词之间是如何“连接”起来的，可能会很有趣。例如，“data”在其他文章中出现了多少次?

有多种方法可以回答这个问题，但是一种方法是通过可视化以一个 拓扑/网络 映射来查看关键词之间的连接。我们需要对关键词进行“计数”，然后构建一个共生矩阵，我们可以将这个矩阵导入到 Gephi 中来进行可视化。我们可以使用 networkx 库来绘制网络映射，但是需要做很多工作，否则就很难从中得到有用的东西，相比之下，还是使用 Gephi 对用户更友好。

我们有了关键词，需要一个共生矩阵。要做到这一点，我们需要进行一些操作，让我们的关键词分开来。

现在我们有了一个关键词dataframe kw_df ，它包含两列:关键词和带有关键词的关键词组

这并没有什么实质意义，但是我们需要两列来构建一个共生矩阵。我们通过迭代每个文档关键词列表( keywords 列)并查看是否包含 关键词 。如果包含，我们就把它加入到共生矩阵中，然后构建出我们的共生矩阵。

现在，我们在 co_occur dataframe中有一个共生矩阵，可以将其导入到 Gephi 中来查看节点和边缘的映射。将 co_occur dataframe保存为一个CSV文件，以便在 Gephi 中使用(你可以在这里[9]下载该矩阵的副本)。

First, import your co-occuance matrix csv file using File -> Import Spreadsheet and just leave everything at the default. Then, in the ‘overview’ tab, you should see a bunch of nodes and connections like the image below.

走进Gephi

现在，是时候使用Gephi了。对于这个工具，我是新手，所以就不能像教程那样给你提供很多东西，但是我可以告诉你构建网络映射所需要的步骤。首先，使用 File -> Import Spreadsheet 导入共生矩阵csv文件，并将所有内容保留为默认值。然后，在“overview”选项卡中，你应该会看到一连串的节点和连接，如下图所示;

ericbrown.com文章副本的网络映射图

接着，向下移动到“layout”部分，选择Fruchterman Reingold layout，并按下“run”按钮来重新绘制映射图。在某些情况下，当节点在屏幕上稳定下来后，你需要按下“stop”。你会看到如下所示的内容。

ericbrown.com文章副本的网络映射图

很酷,对吧?现在，让我们给这个图像加入颜色。在“appearance”部分，选择“nodes”，然后选择“ranking”，接着选择“Degree”并点击“apply”。你会看到网络图发生了变化，现在它有了一些与之相关的颜色。如果你愿意，你可以随意改变颜色，但是默认的配色方案应该是这样的:

不过这还不是太有趣。文本/关键词在哪里呢? 你需要切换到“overview”选项卡才能看到。你应该会看到如下所示的内容(在下拉列表中选择“Default Curved”之后)。

这下子就很酷了。你会在这里看到两个非常不同的很有趣的领域。“Data”和“Canon”……这是有道理的，因为我写了很多关于数据的东西，分享了很多我的摄影作品(用Canon相机拍的)。

如果你感兴趣的话，这是我所有1400篇文章的完整映射图。同样，有两个围绕着摄影和数据的主要集群，但还有一个围绕着‘business’, ‘people’ 和 ‘cio’的大型集群，这与我多年来的大部分写作内容相吻合。

还有许多其他方法可以可视化文本分析。我打算再发几篇文章来谈谈我最近使用和遇到的一些更有趣的方法。请继续关注。

如果你想了解更多关于文本分析的知识，请阅读以下书籍:

使用Python进行文本分析:从数据中获得有用结论的实战方法[10]

Python的自然语言处理:使用自然语言工具包分析文本[11]

R语言文本挖掘[12]

相关链接：

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英文原文：

译者：天天向上