R語言tm包文本挖掘的學習
分詞之后，便是創建文檔-詞條矩陣了。 本文便是針對於此。正式學習tm（text mining）包 數據讀入 在tm 中主要的管理文件的結構被稱為語料庫（Corpus），代表了一系列的文檔集合。語料庫是一個概要性的概念，在這里分為動態語料庫（Volatile Corpus，作為R 對象保存 ...
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R語言-文本挖掘
---恢復內容開始--- 案例1:對主席的新年致辭進行分詞,繪制出詞雲 掌握jieba分詞的用法 1.加載包 2.導入數據 3.清洗數據 4.移除感嘆詞 5.繪制詞雲 案例2:通過拉勾網的數據進行分析 ...
R語言文本挖掘1——詞雲制作，基於Rwordseg包
折騰好Rwordseg在R語言3.2版本的安裝后，馬上就來嘗鮮了，在參考牛人的意見后，成果如下圖，馬上有實戰的感覺了： 首先講一下詞雲的步驟： 1.讀取文檔，這個文檔可以是網絡數據，也可以是文本文檔，對於網絡數據，有很多爬蟲方法，如RCurl包，Rweibo包等等等等，還可以自己去申請 ...
R語言︱文本挖掘——詞雲wordcloud2包
wordcloud2函數說明 wordcloud2(data, size = 1, minSize = 0, gridSize = 0, fontFamily = NULL, fontWei ...
R文本挖掘之jiebaR包
=FALSE) ##讀入數據(特別注意，read.csv竟然可以讀取txt的文本) content &l ...
R語言︱文本挖掘之中文分詞包——Rwordseg包(原理、功能、詳解)
筆者寄語：與前面的RsowballC分詞不同的地方在於這是一個中文的分詞包，簡單易懂，分詞是一個非常重要的步驟，可以通過一些字典，進行特定分詞。大致分析步驟如下： 數據導入——選擇分詞字典——分詞 但是下載步驟比較繁瑣，可參考之前的博客： R語言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava兩包 ...
R語言-文本挖掘 主題模型 文本分類
####需要先安裝幾個R包，如果有這些包，可省略安裝包的步驟。#install.packages("Rwordseg")#install.packages("tm");#install.packages("wordcloud");#install.packages("topicmodels")例子 ...