原文:R语言tm包文本挖掘的学习

分词之后,便是创建文档 词条矩阵了。 本文便是针对于此。正式学习tm text mining 包 数据读入 在tm 中主要的管理文件的结构被称为语料库 Corpus ,代表了一系列的文档集合。语料库是一个概要性的概念,在这里分为动态语料库 Volatile Corpus,作为R 对象保存在内存中 和静态语料库 Permanent Corpus,R 外部保存 。所对应的函数分别是VCorpus 和P ...

2018-01-09 21:09 0 1083 推荐指数:

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R语言-文本挖掘

---恢复内容开始--- 案例1:对主席的新年致辞进行分词,绘制出词云 掌握jieba分词的用法 1.加载 2.导入数据 3.清洗数据 4.移除感叹词 5.绘制词云 案例2:通过拉勾网的数据进行分析 ...

Tue Mar 27 07:31:00 CST 2018 0 6810
R语言文本挖掘1——词云制作,基于Rwordseg

折腾好Rwordseg在R语言3.2版本的安装后,马上就来尝鲜了,在参考牛人的意见后,成果如下图,马上有实战的感觉了: 首先讲一下词云的步骤: 1.读取文档,这个文档可以是网络数据,也可以是文本文档,对于网络数据,有很多爬虫方法,如RCurl,Rweibo等等等等,还可以自己去申请 ...

Sat Dec 18 21:49:00 CST 2021 0 124
R文本挖掘之jiebaR

=FALSE) ##读入数据(特别注意,read.csv竟然可以读取txt的文本) content &l ...

Tue Jan 24 21:44:00 CST 2017 0 5499
R语言文本挖掘之中文分词——Rwordseg(原理、功能、详解)

笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词。大致分析步骤如下: 数据导入——选择分词字典——分词 但是下载步骤比较繁琐,可参考之前的博客: R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两 ...

Mon Dec 20 21:45:00 CST 2021 0 773
R语言-文本挖掘 主题模型 文本分类

####需要先安装几个R,如果有这些,可省略安装的步骤。#install.packages("Rwordseg")#install.packages("tm");#install.packages("wordcloud");#install.packages("topicmodels")例子 ...

Mon Nov 16 05:48:00 CST 2015 4 1053
 
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