文本挖掘实操｜用文本挖掘剖析54万首诗歌，我发现了这些(14)

6.2 题材标签共现分析
前面的诗歌题材分类是多标签分类，也就是可能会出现同一首诗歌对应多个题材标签的情况。在这种情况下，我们可以进行题材标签的共现分析，也就是多次同时出现的题材标签，它们之间会存在一定的关联性。
现对标签共现的情况进行建模，得到的结果可视化呈现如下所示（点击图片可放大查看）：

上图中，线条的粗细表示共现的频次多寡，越粗表示共现频次越高，反之越低。其中，有几对标签对的共现频率较高：
世事变迁 - 黯然神伤
羁旅思乡 - 世事变迁
咏史怀古 - 蓑笠纶竿
世事变迁 - 金戈铁马
对酒当歌 - 世事变迁
悼亡故人 - 世事变迁
其中，“黯然神伤”和“世事变迁”的相关性最高，这个很好理解，毕竟“物是人事事休，欲语泪先流”，类似因感叹逝事而伤感的诗句还有“人世几回伤往事，山形依旧枕寒流”、“一生事业总成空，半世功名在梦中”；“羁旅思乡”和“世事变迁”之间的相关性第二高，此类的诗句有“少小离家老大回，乡音无改鬓毛衰”、“去日儿童皆长大，昔年亲友半凋零”等。
此外，我们也可以发现，在出现2个及两个以上题材标签的诗歌中，“世事变迁”和其他题材同时出现的概率很大：世事变迁可能导致诗人黯然神伤；也可能是战争导致兵连祸结，产生出“兴，百姓苦，亡，百姓苦”的感慨；抑或是“桃李春风一杯酒，江湖夜雨十年灯”的对酒当歌。
6.3 诗歌题材趋势分析
笔者将诗歌数据集中的朝代按照时间顺序由远及近进行排列，并合并其中年代接近的朝代，将其与23个热门诗歌题材做（占比）交叉分析，得到下图（点击图片可放大查看）：