R语言实现文本分析实例[基础篇]_数据科学家快报

个人资料

数据科学家快报

微博

正文字体大小：大中小

R语言实现文本分析实例[基础篇]

(2012-12-21 11:53:59)

标签：

分类： R语言

http://www.bassary.com/?p=1093

#1加载软件包：

#1.1数据欲处理包：

#Snowball（处理带空格的语句）

#rJava（rmmseg4j的支持包）

#rmmseg4j(处理中文的分词，把不带空格的分为带空格的。)

#1.2文本分析包：

#tm

#数据处理##

library (RODBC)

excel_file <-
odbcConnectExcel("D:\\r\\lab\\tm\\data\\处理实例.xls")

sheet_data <-
sqlFetch(excel_file,"data")

close (excel_file)

library (Snowball)

library (rJava)

library (rmmseg4j)

library (tm)

tmp <- 
as.character(sheet_data[[3]])

pinglun<-tmp[which(tmp!="")]#删除无效数据

#中文特色，空格分词

#a<-mmseg4j(pinglun[1]);a     
#分词,添加空格

#b<-unlist(strsplit(a," "));b 
#使用空格把字符串分为list

pinglun<-mmseg4j(pinglun)#空格视为一个单词，所以中文很吃亏，需要先分词。否则可能会把一句话视为一个单词（DocumentTermMatrix出现错误结果）

#建立语义库

ovid <-
Corpus(VectorSource(pinglun))#由于pinglun是向量，所以要使用VectorSource

#ovid <-
Corpus(DataframeSource(as.data.frame(pinglun)))#由于pinglun是向量，所以要转化为data.frame后再使用DataframeSource

#还可以读取目录DirSource参数，读取目录中的不同txt文件（实际后文writeCorpus(ovid)也会产生n个txt）

#完成后，会创建length(pinglun)个 text documents。

#查看建立的语义库

#inspect(ovid)

#保存ovid，在工作目录中写入length(pinglun)个txt文本，每个文本包含一个document

#writeCorpus(ovid)

#使用语义库做后续处理

#去掉多余空白

ovid <- tm_map(ovid, stripWhitespace)

#去掉停止词,未成功？？？

#ovid<- tm_map(ovid, removeWords,)

#创建词条 -文档关系矩阵

dtm <- DocumentTermMatrix(ovid)

inspect(dtm[1:5,100:105])

#对矩阵进行处理

#找到在“5个以上的不同文档”中出现的词条：findFreqTerms(x, lowfreq = 0, highfreq =
Inf)。

findFreqTerms(dtm, 5)

#找到同vancl这个词条的相关系数在0.2以上的其他词条

findAssocs(dtm, "vancl",
0.2)#如果欲比较的词条不在总dtm中，则返回错误，如果相关系数设置过高，则返回1

#展示：

#  
vancl  
优惠券  
浏览器   google
加减乘除  
谁也不  
chrome    
vjia

#删除稀疏词条（removed which have at least a sparse percentage of empty
）

dtm_099<-removeSparseTerms(dtm, 0.99)

#返回新词条（原有词条dtm不变），其中删除了“出现词条的文档数目占总文档数目”小于1%(1-0.99=0.01=1%)的（稀疏）词条。

#验证：length(which(inspect(removeSparseTerms(dtm,
0.99)[,i])==1))/4275一定大于0.01,其中i=1--

#使用字典提取dtm

d <- Dictionary(c("不满意", "不值得", "不知道"))

dtm_d<-DocumentTermMatrix(ovid, list(dictionary =
d))#dtm_d中只提取了字典(d)中包含的词条。

阅读┊ 收藏 ┊ 喜欢 ▼ ┊打印┊举报/Report