R说话做文本发掘 Part2分词处理赏罚

1. removeStopWords?<-?function(x,stopwords)?{??
2. temp?<-?character(0)??
3. index?<-?1??
4. xLen?<-?length(x)??
5. while?(index?<=?xLen)?{??
6. if?(length(stopwords[stopwords==x[index]])?<1)??
7. temp<-?c(temp,x[index])??
8. index?<-?index?+1??
9. }??
10. temp??
11. }??

removeStopWords <- function(x,stopwords) {
temp <- character(0)
index <- 1
xLen <- length(x)
while (index <= xLen) {
if (length(stopwords[stopwords==x[index]]) <1)
temp<- c(temp,x[index])
index <- index +1
}
temp
}

1. hlzjTemp2?<-lapply(hlzjTemp,removeStopWords,stopwords)??
2. hlzjTemp2[1:2]??

hlzjTemp2 <-lapply(hlzjTemp,stopwords)
hlzjTemp2[1:2]

跟hlzjTemp[1:2]的内容较量可以明明发明“的”这样的字都被去掉了。

?

4.?????? 词云

词云是此刻很常见的一种说明图，把这些词语放在一张图中，频次来表现词语的巨细，这样就能很直寓目出那些词语呈现得较量多，在舆情说明中常常被用到。

下面的进程是将分词功效做一个统计，计较出每个词呈现的次数并排序，然后取排名在前150的150个词语，用wordcloud()要领来画词云。

（编辑：湖南网）

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