在学术研究与文本分析领域，关键词共词矩阵的构建是揭示主题关联性的重要手段。Excel作为广泛使用的电子表格工具，凭借其灵活的函数体系、可视化功能及用户友好的交互界面，成为实现共词矩阵生成的有效解决方案。相较于专业分析软件（如Bicomb、CiteSpace），Excel的优势体现在操作门槛低、数据可控性强及功能扩展性（如结合Power Query或VBA）。其核心流程包括文本预处理、关键词提取、共现频率统计及矩阵结构化输出，但需通过多步骤函数嵌套与数据清洗实现精准计算。例如，利用TEXTSPLIT函数可快速拆分文本，COUNTIFS函数支持多条件统计，而Power Query的合并查询特性可优化矩阵构建效率。然而，Excel的局限性也较为明显：处理超大规模文本时性能受限，复杂分词需依赖外部工具，且动态更新矩阵需手动刷新。总体而言，Excel适用于中小规模数据分析，兼具实用性与经济性，是研究者与初级分析者的优选工具。
一、数据预处理与关键词标准化
原始文本数据需经过清洗与格式化处理，以确保关键词提取的准确性。首先，通过TRIM函数去除首尾空格，配合SUBSTITUTE函数替换特殊符号（如“，”“。”）为统一分隔符。例如，将“人工智能,AI技术”转换为“人工智能|AI技术”。其次，利用LOWER函数统一文本为小写，避免因大小写差异导致重复统计。对于多平台数据（如论文标题、微博话题），需通过IF函数区分字段来源，例如：
| 平台类型 | 关键词提取规则 |
|---|---|
| 学术论文 | 基于摘要与关键词字段 |
| 社交媒体 | 基于话题标签与高频词 |
| 混合数据 | 需统一分词标准 |
最后，通过TEXTSPLIT函数按分隔符拆分文本为单词列表，为后续词频统计做准备。
二、关键词提取与词频统计
Excel提供两种主流关键词提取方式：手动筛选与自动统计。手动筛选适用于小规模数据，通过FILTER函数结合UNIQUE函数提取唯一值列表。自动统计则借助COUNTIF函数计算词频，例如：
| 函数公式 | 适用场景 |
|---|---|
| =COUNTIF(A2:A100, "AI") | 单一关键词计数 |
| =SUM(--(A2:A100="AI")) | 数组式批量计数 |
| =COUNTIFS(B2:B100, "人工智能", C2:C100, "AI") | 多条件交叉统计 |
高频词列表生成后，需通过SORT函数按词频降序排列，并设置阈值（如出现次数≥3）过滤低频词，以降低共词矩阵的稀疏性。
三、共词矩阵的构建逻辑
共词矩阵的核心是统计任意两个关键词的共现频次。Excel中可通过以下步骤实现：
1. **定义关键词列表**：将高频词存入独立列（如Sheet2!A1:A10）。 2. **生成二维索引**：在Sheet1中创建行标签与列标签，例如=INDEX(Sheet2!A1:A10, ROW())。 3. **嵌套COUNTIFS函数**：统计同时包含行标签与列标签的文本数量，公式示例：=COUNTIFS(DataRange, $A2, DataRange, B$1)
其中DataRange为原始文本所在区域。
此方法的缺点是公式复杂度随关键词数量指数级增长，例如10个关键词需生成100个公式。为提高效率，可借助Power Query的“合并查询”功能，通过键值匹配自动生成矩阵。
四、数据清洗与矩阵优化
初步生成的共词矩阵可能存在冗余或噪声，需通过以下方式优化：
| 问题类型 | 解决方案 |
|---|---|
| 自共现（对角线数值） | =IF(ROW()=COLUMN(), "", 原值) |
| 低频共现（如≤2次） | =IF(B2<2, "", B2) |
| 跨平台数据偏差 | 按平台分组统计后加权合并 |
此外，需检查矩阵的对称性（即第i行第j列应等于第j行第i列），可通过TRANSPOSE函数验证数据一致性。
五、权重计算与标准化处理
为消除词频差异对共现的影响，需对矩阵进行标准化处理。常用方法包括：
1. **夹角余弦法**：计算两关键词的余弦相似度，公式为：=C2/(SQRT(C2)*SQRT(C3))
其中C2为共现频次，C3为两词词频的几何平均数。 2. **Ochiai系数**：适用于二元矩阵，公式为：
=SQRT(C2/(C4*C5))
（C4、C5分别为行、列关键词的总出现次数） 3. **Jaccard指数**：衡量交集占联合集的比例，公式为：
=C2/(D2+E2-C2)
（D2、E2为行、列关键词的独立出现次数）
三种方法的对比如下表：
| 权重方法 | 计算公式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 夹角余弦 | cosine(x,y)=xy/(|x||y|) | 通用型相似度度量 |
| Ochiai | √(xy/(x²+y²)) | 稀疏矩阵优化 |
| Jaccard | x∩y/(x∪y) | 布尔型数据关联分析 |
六、可视化与结果导出
Excel内置的条件格式可用于直观展示矩阵热度。例如，通过“色阶”功能将高频共现标记为红色，低频标记为绿色。对于多平台数据，可创建透视表按平台分类汇总，再生成分项矩阵。最终结果可通过Power Query导出为CSV文件，供Gephi、R语言等工具进一步绘制网络图谱。
七、多平台适配与扩展技巧
针对不同数据源，需调整预处理策略：
- 学术论文：提取摘要与关键词字段，利用FIND函数定位特定标签（如“Keywords:”后的内容）
- 社交媒体：通过正则表达式（需VBA支持）提取话题标签（#关键词）
- 混合数据：增设“数据来源”列，使用SWITCH函数差异化处理逻辑
此外，结合LAMBDA函数可自定义分词工具，例如：
=LET(words, TEXTSPLIT(A2, " "), FILTER(words, LEN(words)>2))该公式可过滤长度小于3的无效词汇。
八、性能优化与局限性应对
当关键词数量超过20个时，Excel的递归计算可能导致卡顿。此时可采取以下优化措施：
| 优化方向 | 具体方法 |
|---|---|
| 分块计算 | 将矩阵拆分为多个区域逐步生成 |
| 动态数组 | 使用SEQUENCE函数生成索引避免全表扫描 |
| 内存优化 | 禁用自动计算（公式→选项→手动模式） |
若数据规模持续扩大，建议将预处理阶段迁移至Python（如使用Jieba分词），仅保留矩阵计算与可视化在Excel中完成。
通过上述八个维度的分析可见，Excel在共词矩阵生成中兼具灵活性与实用性，尤其适合教学演示与中小规模分析。其核心价值在于通过函数嵌套与数据透视实现“零代码”操作，降低了分析门槛。然而，面对复杂分词需求或超大规模数据时，仍需结合外部工具或编程手段。未来随着Excel新增函数（如TEXTBEFORE、TEXTAFTER）与AI插件的普及，其文本处理能力有望进一步提升。研究者应根据数据特征与分析目标，合理选择工具组合，以平衡效率与精确性。
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