長文を読むのは大変ですよね。Pythonで自然言語処理をすることで、可視化する手法があるそうなので、挑戦してみます。 可視化の手段としてNetworkXが使えそうです。 Software for Complex Networks — NetworkX 3.3 documentation GalleryのAlgorithmsのところに「Betweenness Centrality」が紹介されていましたので、ダウンロードしてグラフを作成しました。紹介されていたものにはテキストがありませんでしが、テキストを表示するようにしました。 Network download (inetbio.org) 何をしているコードなのか調べます。 # ライブラリーのインストール from random import sample import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt random モジュールから sample 関数をインポートしています。 この関数は、リ ストなどから指定した数の要素をランダムに選ぶために使います。 networkx ライブラリを nx というエイリアスでインポートしています。 このライブラリは、ネットワークやグラフを作成・操作するための強力なツールです。 matplotlib ライブラリの pyplot モジュールを plt というエイリアスでインポートしています。 pyplot は、データの視覚化を行うための機能を提供します。 # データの読み込み G = nx.read_edgelist( "WormNet.v3.benchmark.txt" ) networkx の関数で、エッジリスト形式のデータを持つテキストファイルを読み込み、そのデータを使ってグラフオブジェクトを作成します。 エッジリストとは、ノード間の接続(エッジ)の情報をリスト形式で記述したもので、通常は2列の形式で、1行が2つのノードを表すことが多いです。このデータも1行に2つのノードが入っています。 # 実行速度を上げるためにランダムにノードを削除 num_to_remove = int ( len (G) / 1.5 ) nodes = sample( list (G.nodes), num_to_re...