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Nets de texto: análise de texto com redes

O TextNets representa coleções de textos como redes de documentos e palavras. Isso fornece novas possibilidades para a visualização e análise de textos.

Rede de senadores e palavras dos EUA usados ​​em suas declarações oficiais após a votação de absolvição no julgamento de impeachment do Senado de 2020 (fonte).

O TextNets é um software livre nos termos da licença pública geral da GNU v3.

As idéias subjacentes às redes de texto são apresentadas neste artigo:

Christopher A. Bail, "Combinando processamento de linguagem natural e análise de rede para examinar como as organizações de defesa estimulam a conversa nas mídias sociais", Anais da Academia Nacional de Ciências dos Estados Unidos da América 113, no. 42 (2016), 11823-11828, doi: 10.1073/pnas.1607151113.

Inicialmente iniciados como uma implementação do Python do pacote TextNets de Chris Bail para R, o TextNets agora compreende vários recursos exclusivos para extração e pesagem, visualização e análise de termos.

Características

O TextNets se baseia no Spacy, uma biblioteca de ponta para processamento de linguagem natural e iGraph para análise de rede. Ele usa o algoritmo de Leiden para detecção da comunidade, capaz de realizar a detecção da comunidade na rede bipartida (Word -Group).

O TextNets é instalável usando os gerentes de pacotes pip e nix . Requer Python 3.9 ou superior.

O TextNets se integra perfeitamente à excelente pilha científica do Python. Isso significa que você pode usar o TextNets para analisar e visualizar seus dados nos notebooks Jupyter!

Leia a documentação para saber mais sobre os recursos do pacote.

Citação

Usando redes de texto em uma publicação acadêmica? Cite este artigo:

 @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 } ,
}

Saber mais

Documentação	https://textnets.readthedocs.io/
Repositório	https://github.com/jboynyc/textnets
Questões e idéias	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
Arquivo	10.5281/zenodo.3866676