텍스트 데이터의 데이터 시각화 기술

Python은 단어 구름, 막대 차트, 히스토그램 등 시각화 생성을 위한 다양하고 강력한 라이브러리를 제공합니다. 이러한 시각화는 텍스트 데이터를 분석하고 단어 빈도, 감정 및 기타 특성에 대한 통찰력을 얻는 데 특히 유용할 수 있습니다.

텍스트 데이터의 시각화를 수행해 보겠습니다.

수행 단계:

1. 텍스트 데이터 로드

2. 텍스트 데이터 전처리

3. 워드 클라우드 만들기

4. 막대 차트 만들기

5. 히스토그램 차트 만들기

• nltk 설치

텍스트 처리 및 분석 도구를 제공하는 NLTK(Natural Language Toolkit)를 사용하겠습니다.

• nltk 가져오기 및 punkt 다운로드

• 기타 필수 패키지 가져오기

우리는 Matplotlib 위에 구축된 고급 데이터 시각화 라이브러리인 Seaborn 패키지를 사용합니다.

• 샘플 텍스트 데이터 로드

워드 클라우드

워드 클라우드는 중요도에 따라 단어의 크기와 위치를 변경하여 텍스트에 포함된 단어의 빈도를 시각적으로 나타냅니다.

• 패키지 불용어 다운로드

• 텍스트에서 불용어를 제거하고 워드클라우드를 만들어 표시

보세요, 이 단어 클라우드의 시각화는 다음과 같습니다. 이는 단어가 나타나는 빈도에 따라 크기가 더 큰 단어 클라우드를 생성했습니다.

이제 막대 차트를 어떻게 만드는지 살펴보겠습니다.

막대형 차트

막대 차트는 텍스트 코퍼스에서 단어나 구문의 빈도를 시각화하는 데 효과적입니다.

• 막대 차트

가장 일반적인 20개의 단어에 액세스하겠습니다. 위의 내용을 사용하여 플롯을 작성하겠습니다. 히스토그램 차트를 어떻게 생성하는지 살펴보겠습니다.

히스토그램 차트

히스토그램을 사용하면 단어 길이 분포나 텍스트 데이터의 기타 수치적 특성을 시각화할 수 있습니다.

추가 라이브러리:

Gensim: 주제 모델링 및 문서 유사성을 위한 라이브러리.
Seaborn: Matplotlib를 기반으로 구축된 고급 데이터 시각화 라이브러리입니다.

이러한 라이브러리와 기술을 결합하면 유익하고 시각적으로 매력적인 시각화를 만들어 텍스트 데이터를 탐색하고 이해할 수 있습니다.

위 내용은 텍스트 데이터의 데이터 시각화 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!