【Pythonで自然言語】pyvisライブラリを使って共起語ネットワークをテックキャンプを例に作成してみた

共起語ネットワークを作ると何が良いの？

メリットの一番は、キーワードのつながり、重要なキーワードが視覚的にわかることです。

上記の例は、ラッコキーワードで取得したテックキャンプの関連キーワード(csvファイル)を元に共起語ネットワークを作成してみました。

その結果「評判」「料金」「転職」の線が太い事がわかります。

このことから、キーワード「評判」「料金」「転職」は、「テックキャンプ」と共に多く検索されていると推測できます。

また、「評判」から「エンジニア転職」「転職」「卒業生」に対しても線が引かれています。このことから、ユーザー「評判」の中でも「転職」「卒業生」に対して特に関心を持っていると言えるかもしれません。

共起語ネットワークを作るまでのフロー

共起語ネットワークを作成するまでのフローはこんな感じです。

以下に、Pythonのpyvisライブラリを使って共起語を作成する例を掲載します。

例を試す前にCSVファイルをダウンロードしておきます。

なお、CSVファイルは文字コードUTF-16,セパレータがタブのため、プログラミングするときは注意が必要です。

なおpyvisライブラリの詳しい使い方は、以下のサイトの記事がわかりやすいです。

[自然言語処理/NLP] pyvisライブラリを使って共起ネットワークを簡単に描画してみる(SageMaker使用)

まとめ

以上、テックキャンプの関連キーワードを利用して、共起語ネットワークを作成してみました。なにか調査するとき、文字の羅列から特徴を探すより、図示したほうが効率が良いと言えます。

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