nlplotで自然言語の可視化

ライブラリ作成者の方のブログを参照しました。
https://www.takapy.work/entry/2020/05/17/192947


インストール

pip install nlplot

ライブラリのインポート

import nlplot
import pandas as pd
import plotly
from plotly.subplots import make_subplots
from plotly.offline import iplot
import matplotlib.pyplot as plt

npt = nlplot.NLPlot(df_split, target_col='words')

stopwords = npt.get_stopword(top_n=0, min_freq=0)

npt.bar_ngram(
    title='uni-gram',
    xaxis_label='word_count',
    yaxis_label='word',
    ngram=1,
    top_n=50,
    stopwords=stopwords,
)

npt.treemap(
    title='Tree of Most Common Words',
    ngram=1,
    top_n=30,
    stopwords=stopwords,
)

f =npt.wordcloud(
    max_words=100,
    max_font_size=100,
    colormap='tab20_r',
    stopwords=stopwords,
)
plt.imshow(f)
plt.axis("off")
plt.show()

# ビルド（データ件数によっては処理に時間を要します）
npt.build_graph(stopwords=stopwords, min_edge_frequency=5)

ビルド後にノードとエッジの数が表示される。ノードの数が100前後になるようにするとネットワークが綺麗に描画できる
例：node_size:63, edge_size:63

fig_co_network = npt.co_network(
    title='Co-occurrence network',
    sizing=100,
    node_size='adjacency_frequency',
    color_palette='hls',
    width=1100,
    height=700,
    save=False
)
iplot(fig_co_network)