R在文本挖掘与分析的妙用：分词、画词云

发布时间：2021-03-08 23:29:11 所属栏目：大数据来源：网络整理

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R在文本发掘与说明的妙用：分词、画词云

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本文转自蔡捕头的新浪博客。接待更多优质原创文章投稿给大数据人：289585305@qq.com

择要：要说明文本内容，最常见的说明要领是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反应词语在文本中的重要性，一样平常越重要的词语，在文本中呈现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，越发直观清楚。

好比下图：

这是按照总理2014年的当局事变陈诉建造的可视化词云，分词和词云的建造都是用R，词频的统计用了其他软件。这个图能很直寓目到，事变陈诉的重心是"成长"，这是大偏向，环绕成长的要害要素有经济建树、改良、农村、城镇等要素。不外这张图中的词语还必要举办优化，由于有些术语或词组也许被拆分成了更小的词语，没有展示出来，为了演示，我就没再花更多时刻去优化词库，首要是讲讲说明的要领。

下面是说明要领：

起首，要得到要说明的内容，做成txt文本文件。这个很简朴，把要说明的内容粘贴到记事本，生涯为txt文件就可以了。

其次，用R举办分词。这里要分几点来讲：

要用R举办分词，必要安装并装载两个library，一个是Rwordseg，另一个是rJava。rJava的浸染是提供java的库，供Rwordseg挪用。安装后，挪用语句如下：

library(rJava)

library(Rwordseg)

说说Rwordseg，这是一个R情形下的中文分词器材，引用了Ansj包，Ansj是一个开源的java中文分词器材，基于中科院的ictclas中文分词算法，回收隐马尔科夫模子（HMM）。Rwordseg牛逼的处所三点，一是分词精确，二是分词速率超快，三是可以导入自界说词库，故意思的是还可以导入搜狗输入法的细胞词库（sqel名目），想想细胞词库有多复杂吧，这个真是太锋利了。

分词的语法。很简朴，一个函数就搞定了，看下面：

segmentCN("待说明文件的完备路径"，returnType="tm")

留意：R中的路径用""支解文件夹。参数returnType暗示返回的分词名目是按空格隔断的名目。执行完成后，会自动在沟通目次天生一个"待说明文件名. .segment.txt"的文本文件，打开可以看到是酱紫：

然后，要统计词频。到了这里，每个单词呈现的频率是几多，必要统计出来。这个词频统计，我在R中找了一阵，没有找到吻合的器材来统计，有人说lm可以统计，试了试不可。于是乎用了其他的软件。这方面的软件不少，各人可以找找，总之，统计出来是酱紫的：

最后，就是画成词云。R有器材可以画词云，虽然互联网上有不少网站可以在线建造词云，做得也很大度，有乐趣可以去找找，我这里只谈R中的要领：

安装并装载画词云的器材包wordcloud：

library(wordcloud)

读取已经统计好词频的文件：

mydata<-read.table("已统计好词频的文本文件的完备路径"，head=TRUE)

配置一个颜色系：

mycolors <- brewer.pal(8，"Dark2")

绘图：

wordcloud(mydata$词汇，mydata$词频，random.order=FALSE，random.color=FALSE，colors=mycolors，family="myFont3")

然后就可以看到最上面的谁人图了。

增补声名：

1、安装rJava：必要先在电脑上下载安装JDK，即java devolop kit，然后再通过R从CRAN上选择安装rJava，不然，纵然安装了rJava也用不了。条件是JDK必需先安装好；
2、安装Rwordseg，这个包不在CRAN上，以是不能在R中直接选择在线安装，必要用下面两种方法来安装，输入：
①
install.packages("Rwordseg"， repos = "http：//R-Forge.R-project.org")
②（假如上面不能安装，则用下面的）
install.packages("Rwordseg"， repos = "http：//R-Forge.R-project.org"， type = "source")

（编辑：湖南网）

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