R语言jiebaR包文本中文分词及词云制作上机练习
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言jiebaR包文本中文分词及词云制作上机练习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我是R语言的小白用户,关于R语言的学习,我的目标是隔三差五上机实践练习,每天进步一点点。
微信出现之前,qq群是我和读者交流的主要阵地,一般我会问大家为什么入群这样一个问题,收集到一些有趣的回答,今天就以这组文本数据练习中文分词和词云图的制作。
首先我们先从excel读取数据
data <- read.xlsx("why.xlsx")
data <- data[,1]
准备jiebaR包和分词引擎
library(jiebaR)
engine <- worker()
开始分词
fc <- segment(data,engine)
我们会发现分词质量不高,有些词语要剔除。
准备停止词stopwords.txt
t <- readLines('stopwords.txt')
stopwords<-c(NULL)
for(i in 1:length(t))
{
stopwords[i]<-t[i]
}
开始过滤
fc2 <- filter_segment(fc,stopwords)
过滤之后,我们发现此时的关键词更加凸显。
统计词频
freq <- sort(table(fc2),decreasing = T)
简单画个饼图看看效果咋样吧
pie(head(freq))
联想造句:爱好者想学习和交流数据分析和统计(这个意思非常符合入qq群目标)。
把关键词和词频转换为数据框结构
mydata=data.frame(word=names(freq),freq=as.vector(freq),stringsAsFactors= F)
制作一个词云图吧
library(wordcloud2)
wordcloud2(mydata,size = 1.5)
这就是最终效果了,简单总结一下:入群最主要的目的是“学习”“数据分析”以及“统计”了,ta们都有谁内?有“爱好者”、“新手”、“研究生”,不管是“交流”,或是“请教”“咨询”,总是是要“谢谢”“数据小兵”(纯属娱乐造句)。
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本文完
文/图=数据小兵
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以上是关于R语言jiebaR包文本中文分词及词云制作上机练习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R语言实战应用精讲50篇(十八)-R语言实现分词词频与词云案例解析