R语言-文本挖掘 主题模型 文本分类
####需要先安装几个R包，如果有这些包，可省略安装包的步骤。#install.packages("Rwordseg")#install.packages("tm");#install.packages("wordcloud");#install.packages("topicmodels")例子 ...
原文：用R语言进行文本挖掘和主题建模
欢迎大家前往腾讯云 社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦 我们每天都会遇到各种各样的文本数据，但大部分是非结构化的，并不是全部都是有价值的。 据估计，全球约 的数据是非结构化的。这包括音频，视频和文本数据。在这篇文章中，我们将只讨论文本数据。在系列后面，我们将会谈论到其他非结构化数据。 我们阅读的书籍，博客，新闻文章，网页，电子邮件等都是文本数据。所有这些文本都为我们提供了大量的信息，并不断增长。 ...
2018-05-17 16:46 1 1843 推荐指数：
相关推荐
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.加载包 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 ...
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 ...
R语言 文本挖掘 tm包 使用
...
R语言做文本挖掘 Part5情感分析
Part5情感分析 【发现有人转载，决定把格式什么重新整理一遍，有时间做个进阶版文本挖掘，恩！原文地址：CSDN-R语言做文本挖掘 Part5情感分析】 这是这个系列里面最后一篇文章了，其实这里文本挖掘每一个部分单拎出来都是值得深究和仔细研究的，我还处于初级研究阶段，用R里面现成的算法，来实现 ...
R语言文本挖掘1——词云制作，基于Rwordseg包
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包，Rweibo包等等等等，还可以自己去申请 ...
R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包
wordcloud2函数说明 wordcloud2(data, size = 1, minSize = 0, gridSize = 0, fontFamily = NULL, fontWei ...
R文本挖掘之jiebaR包
=FALSE) ##读入数据(特别注意，read.csv竟然可以读取txt的文本) content &l ...