介绍 NLP（自然语言处理）可以帮助我们理解大量的文本数据。不需要手动阅读大量文档，我们可以利用这些技术加快理解速度，快速获得主要信息。在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用Python中的pandas数据框和NLP工具，通过使用Elicit，对在阿富汗进行性别平等研究时人们的写作内容有一个了解。这些见解可能有助于我们理解在过去几十年中，在一个被认为是对女性或女孩来说最困难的地方之一的国家，为促进性别平等所做的工作和未能取得的成果（世界经济论坛，2023年）。 学习目标 掌握处理CSV文件中的文本分析。 了解如何在Python中进行自然语言处理。 开发有效数据可视化的沟通技巧。 深入了解阿富汗性别平等研究的演变。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 使用Elicit进行文献综述 为了生成底层数据，我使用了Elicit，一款用于文献综述的AI工具（Elicit）。我让这个工具生成与问题“为什么阿富汗的性别平等失败了？”相关的论文列表。然后，我以CSV格式下载了结果列表（我考虑了150多篇论文的随机数量）。这些数据是什么样的？让我们来看一看！ 在Python中分析来自Elicit的CSV数据 我们首先将CSV文件读入pandas数据框中： import pandas as pd #识别路径和CSV文件 file_path = ‘./elicit.csv’ #读入CSV文件 df = pd.read_csv(file_path) #CSV的形状…
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