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Textnets: Textanalyse mit Netzwerken

Textnets repräsentieren Sammlungen von Texten als Netzwerke von Dokumenten und Wörtern. Dies bietet neuartige Möglichkeiten für die Visualisierung und Analyse von Texten.

Netzwerk von US -Senatoren und Wörtern, die in ihren offiziellen Aussagen nach der Freispruchsabstimmung im Senat Amtsenthebungsverfahren von 2020 (Quelle) verwendet wurden.

TextNets ist eine kostenlose Software unter den Bedingungen der GNU General Public Lizenz V3.

Die Ideen zugrunde liegen in diesem Artikel:

Christopher A. Bail, "Kombination von natürlicher Sprachverarbeitung und Netzwerkanalyse, um zu untersuchen, wie Advocacy -Organisationen das Gespräch in den sozialen Medien fördern", Proceedings der Nationalen Akademie der Wissenschaften der Vereinigten Staaten von Amerika 113, Nr. 42 (2016), 11823–11828, doi: 10.1073/pnas.1607151113.

Anfangs begann Textnets als Python -Implementierung von Chris Bails Textnets -Paket für R und umfasst nun mehrere einzigartige Merkmale für die Begriffextraktion und das Wiegen, Visualisierung und Analyse.

Merkmale

Textnets bauen auf Spacy, einer hochmodernen Bibliothek für die natürliche Sprache und IGraph für die Netzwerkanalyse auf. Es verwendet den Leiden -Algorithmus zur Erkennung der Gemeinschaft, die in der Lage ist, die Erkennung der Community im bipartiten (Word -Gruppen-) Netzwerk durchzuführen.

TextNets ist mit den pip und nix -Paketmanagern installierbar. Es erfordert Python 3.9 oder höher.

Texnets integriert nahtlos in Pythons ausgezeichnete wissenschaftliche Stack. Das bedeutet, dass Sie Textnets verwenden können, um Ihre Daten in Jupyter -Notizbüchern zu analysieren und zu visualisieren!

Lesen Sie die Dokumentation, um mehr über die Funktionen des Pakets zu erfahren.

Zitat

Verwenden von Texten in einer wissenschaftlichen Veröffentlichung? Bitte zitieren Sie dieses Papier:

 @article { Boy2020 ,
  author   = { John D. Boy } ,
  title    = { textnets } ,
  subtitle = { A {P}ython Package for Text Analysis with Networks } ,
  journal  = { Journal of Open Source Software } ,
  volume   = { 5 } ,
  number   = { 54 } ,
  pages    = { 2594 } ,
  year     = { 2020 } ,
  doi      = { 10.21105/joss.02594 } ,
}

Erfahren Sie mehr

Dokumentation	https://textnets.readthedocs.io/
Repository	https://github.com/jboynyc/textnets
Themen und Ideen	https://github.com/jboynyc/textnets/issues
Pypi	https://pypi.org/project/textnets/
Fosdem '22	https://fosdem.org/2022/schedule/event/open_research_textnets/
Doi	10.21105/joss.02594
Archiv	10.5281/zenodo.3866676