前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >R语言之中文分词:实例

R语言之中文分词:实例

作者头像
数据饕餮
发布2019-01-14 16:58:35
7850
发布2019-01-14 16:58:35
举报
文章被收录于专栏:数据饕餮数据饕餮

一、说明

      网上提供的一个例子,做了修改与订正。

二、程序

#调入分词的库 library("rJava") library("Rwordseg") #调入绘制词云的库 library("RColorBrewer") library("wordcloud")     #读入数据(特别注意,read.csv竟然可以读取txt的文本) myfile<-read.csv(file.choose(),header=FALSE) #预处理,这步可以将读入的文本转换为可以分词的字符,没有这步不能分词 myfile.res <- myfile[myfile!=" "]     #分词,并将分词结果转换为向量 myfile.words <- unlist(lapply(X = myfile.res,FUN = segmentCN)) #剔除URL等各种不需要的字符,还需要删除什么特殊的字符可以依样画葫芦在下面增加gsub的语句 myfile.words <- gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",myfile.words) myfile.words <- gsub("\n","",myfile.words) myfile.words <- gsub(" ","",myfile.words) #去掉停用词 data_stw=read.table(file=file.choose(),colClasses="character") stopwords_CN=c(NULL) for(i in 1:dim(data_stw)[1]){ stopwords_CN=c(stopwords_CN,data_stw[i,1]) } for(j in 1:length(stopwords_CN)){ myfile.words <- subset(myfile.words,myfile.words!=stopwords_CN[j]) } #过滤掉1个字的词 myfile.words <- subset(myfile.words, nchar(as.character(myfile.words))>1) #统计词频 myfile.freq <- table(unlist(myfile.words)) myfile.freq <- rev(sort(myfile.freq)) #myfile.freq <- data.frame(word=names(myfile.freq),freq=myfile.freq); #按词频过滤词,过滤掉只出现过一次的词,这里可以根据需要调整过滤的词频数 #特别提示:此处注意myfile.freq$Freq大小写 myfile.freq2=subset(myfile.freq, myfile.freq$Freq>=10)     #绘制词云 #设置一个颜色系: mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2") #设置字体 windowsFonts(myFont=windowsFont("微软雅黑")) #画图 wordcloud(myfile.freq2$word,myfile.freq2$Freq,min.freq=10,max.words=Inf,random.order=FALSE, random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont")

三、结果

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018年02月07日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
大数据处理套件 TBDS
腾讯大数据处理套件(Tencent Big Data Suite,TBDS)依托腾讯多年海量数据处理经验,基于云原生技术和泛 Hadoop 生态开源技术对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。 TBDS可在公有云、私有云、非云化环境,根据不同数据处理需求组合合适的存算分析组件,包括 Hive、Spark、HBase、Flink、presto、Iceberg、Alluxio 等,以快速构建企业级数据湖、数据仓库。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档