تکنیک های تجسم داده برای داده های متنی

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
پایتون انواع کتابخانه های قدرتمندی را برای ایجاد تجسم ارائه می دهد، از جمله ابرهای کلمه، نمودار میله ای و هیستوگرام. این تجسم ها می توانند به ویژه برای تجزیه و تحلیل داده های متنی و به دست آوردن بینش در مورد فراوانی کلمات، احساسات و سایر ویژگی ها مفید باشند.

بیایید تجسم داده های متنی را انجام دهیم.

مراحل انجام:

داده های متنی را بارگیری کنید
داده های متنی را از قبل پردازش کنید
Word Cloud را ایجاد کنید
ایجاد نمودار میله ای
ایجاد نمودار هیستوگرام

ما از NLTK (Natural Language Toolkit) ابزارهایی برای پردازش و تجزیه و تحلیل متن ارائه خواهیم کرد.

وارد کردن nltk و دانلود punkt

سایر بسته های مورد نیاز را وارد کنید

ما از بسته Seaborn استفاده می کنیم که یک کتابخانه تجسم داده سطح بالا در بالای Matplotlib ساخته شده است.

داده های متن نمونه را بارگیری کنید

ابرهای کلمه

ابرهای کلمه به صورت بصری فراوانی کلمات را در یک متن با تغییر اندازه و موقعیت کلمات بر اساس اهمیت آنها نشان می دهد.

دانلود کلید واژه های بسته

کلمات توقف را از متن حذف کنید و wordcloud و show ایجاد کنید

ببینید، تجسم این کلمه ابری به این شکل خواهد بود. این باعث ایجاد کلمه ابر بسته به فراوانی کلمه ظاهر می شود که در مقایسه با اندازه بزرگتر است.

حال، بیایید ببینیم چگونه می توانیم نمودار میله ای را ایجاد کنیم.

نمودار میله ای

نمودارهای میله ای برای تجسم فراوانی کلمات یا عبارات در یک مجموعه متن موثر هستند.

من به 10 کلمه رایج دسترسی خواهم داشت. با استفاده از موارد بالا یک نمودار ایجاد می کنیم. بیایید ببینیم چگونه می توانیم نمودار هیستوگرام ایجاد کنیم.

نمودار هیستوگرام

هیستوگرام ها را می توان برای تجسم توزیع طول کلمه یا سایر مشخصات عددی داده های متنی استفاده کرد.

کتابخانه های اضافی:

Gensim: کتابخانه ای برای مدل سازی موضوع و تشابه اسناد.Seaborn: یک کتابخانه تجسم داده در سطح بالا که در بالای Matplotlib ساخته شده است.

با ترکیب این کتابخانه ها و تکنیک ها، می توانید تجسم های آموزنده و بصری جذابی برای کاوش و درک داده های متن ایجاد کنید.