文/三省
词根与单词关系的可视化效果图
想法来自一个朋友的问题：能不能把词根和单词的对应关系直观展示出来。
第一步考虑用什么工具展示最合适。
1. 考虑过用思维导图，但是思维导图适合从一点出发向外延伸。词根和单词之间应该是网状结构。同一个词根与不同单词有关，同一个单词与不同的词根，词缀有联系。不同词根之间也有同义或者反义的联系。所以我们要呈现的是网状结构，因此思维导图不太合适。
2. 考虑过用OneNote，可以通过复制链接实现同页面跳转，实现关联。
OneNote中显示词根与单词关系
把词根和单词输入到不同的文本框，图片中蓝色显示的词根就是超链接，点击后会跳转（即使在同一页也能跳转）。
但是问题，这个效果只能通过手动整理，工作量非常大，最后呈现出来的效果可能是，整页密密麻麻都是黑色加蓝色的单词，词根。也没法很直观的看出什么关系来。
3. 发现了Gephi这个工具可以满足要求。这个工具多用来呈现互联网社交媒体中人物的网状关系，小说中的人物关系。核心思想是：共现关系。比如小说中人物在同一行出现，在同一段落出现，同一章节出现，为这些共现关系设定权重值。最后生成一个角色的共现关系列表，导入Gephi就能绘制出关系图了。
其实共现关系完全可以用在单词和词根上。最最关键的还有一点，可以通过编程提取上述的共现关系。
下面介绍如何运用python程序处理数据，以及用Gephi绘图的过程。
1. 准备好词根词缀文件。避免侵权不方便提供下载链接。不过可以展示一下，原数据长成这样：
待处理的原数据
在网上很容易找到。
2. 了解Gephi需要的数据格式。非常简单，包含Source和Target两列数据的CSV文件即可。Source是关系的起点，Target是终点。词根和单词应该是互相关联的，所以要建立双向关系。格式如下图所示：
CSV文件内容
3. 用python处理数据。代码如下：
打开源文件
处理数据
核心：运用正则提取文件中的单词和词根，在运用combinations方法实现排列组合。
输出CSV
4. Gephi导入数据并绘图
导入CSV数据
如果不想显示节点之间的指向箭头，导入数据后，如下界面“图类型”选择“无向的”
配置图的类型
显示配置
导入数据后点击预览（如下图中标注1所示），点击2所示“节点”，点击3进入颜色调整界面，点击4选择颜色显示模式，点击5在几种默认的颜色配置中选择一种，点击6应用颜色方案。在图中标注2边上有“边”这个选项，它对应的显示配置修改方法与节点类似。
配置到这，图形显示还是很乱，选择布局方案可以解决这个问题。点击图中7所示的下拉列表，选择Yifan Hu这个默认布局方案。点击8运行。图形显示区点击9调整背景颜色（白底或黑底），点击10开或者关显示标注，点击11设置按照哪个数据显示标注（Id/Lable）。
在标注3右侧，是设置节点大小的按钮。
配置节点显示尺寸
至此，应该可以调出比较满意的效果图了。
可视化效果图
至于从可视化效果图中可以挖掘出哪些有价值的信息，还在整理中。下篇文章再介绍。
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