Python是一種廣泛使用的編程語言，可以應(yīng)用于許多領(lǐng)域。其中之一是文本分析。當我們需要了解一個語料庫的詞匯和它們之間的關(guān)系時，求共現(xiàn)矩陣就是一種非常實用的方法。下面我們將使用Python來實現(xiàn)求共現(xiàn)矩陣的過程。

import nltk
from nltk.corpus import brown
nltk.download('brown')
# 選擇需要分析的文本和詞匯列表
text = brown.words(categories='news')
vocab = ['news', 'people', 'government', 'president', 'congress', 
'political', 'economy', 'war', 'crime']
# 構(gòu)建共現(xiàn)矩陣
co_matrix = nltk.ConcordanceIndex(text)
matrix = []
for v1 in vocab:
row = []
for v2 in vocab:
count = len(co_matrix.common_contexts([v1, v2], 20))
row.append(count)
matrix.append(row)
# 打印共現(xiàn)矩陣
for row in matrix:
print(row)

通過運行以上代碼，我們首先通過nltk庫下載了布朗語料庫，然后選擇'news'類別下的文本，并定義了需要分析的詞匯列表。接下來，我們使用nltk庫中的ConcordanceIndex()方法構(gòu)建了共現(xiàn)矩陣。最后，打印出結(jié)果。

共現(xiàn)矩陣可以幫助我們了解不同詞匯之間的聯(lián)系和相關(guān)性，并用于一些文本分析和機器學習任務(wù)中。這里只是一個簡單的例子，實際上求共現(xiàn)矩陣的應(yīng)用可遠不止于此。