python有比词云更好的可视化技术吗？
Is there any visualization technique better than Word Cloud in python?
我正在尝试分析几篇论文，并希望确保词云最适合。
例如，词云不将 "Not cheap"、"Expensive"、"Costly" 视为相似词，并且在云中丢失它们的可能性很高。这可能会转移分析的目的。
请告诉我是否有替代方案？或者有没有一种有效的方法使用词云来避免这种情况？
非常感谢。
您可以生成一个新的数据框，将同义词组合在一起并计算它们的数量。
要查找单词的同义词，您可以使用 PyDictionary。
然后您可以将您的数据框一起转换为俱乐部同义词。例如，如果您有：
"Not Cheap" = 4
"Costly" = 0
"Expensive" = 10
您可以将其转换为：
"Not Cheap/Costly/Expensive" = 14
显然，这样会丢失一些信息，但对于您的目的而言，它可能更适合。
我正在尝试分析几篇论文，并希望确保词云最适合。 例如，词云不将 "Not cheap"、"Expensive"、"Costly" 视为相似词，并且在云中丢失它们的可能性很高。这可能会转移分析的目的。
请告诉我是否有替代方案？或者有没有一种有效的方法使用词云来避免这种情况？
非常感谢。
您可以生成一个新的数据框，将同义词组合在一起并计算它们的数量。
要查找单词的同义词，您可以使用 PyDictionary。
然后您可以将您的数据框一起转换为俱乐部同义词。例如，如果您有：
"Not Cheap" = 4
"Costly" = 0
"Expensive" = 10
您可以将其转换为：
"Not Cheap/Costly/Expensive" = 14
显然，这样会丢失一些信息，但对于您的目的而言，它可能更适合。