R语言文本挖掘套件系列1-文本处理中文分词文字云

Question

如题所述

Answer 1

本文主要介绍R语言在文本处理中的常用包。包括tm包，用于数据清理和语料库导出，帮助清除各类字符与停用词。tmcn包提供中文辅助，支持繁简体转换和常用的中文停用词处理。jiebaR包适用于中文分词，可将文本拆分为独立词语。最后，wordcloud2包帮助制作文字云，直观展示文本中关键词的频率。

首先，使用tm包进行文本数据清理与语料库导出。通过tm_A、tm_B、tm_C等记事本文件创建语料库，并利用tm_map函数逐步清除空白字符、数字、英文标点、英文与中文停用词。例如，使用removeNumbers和removeWords等函数，可分别去除数字和英文停用词，最后使用正则表达式去除特殊字符与中文停用词。清理完毕后，将结果写入文件，以供后续使用。

接着，tmcn包用于处理中文文本中的繁简体转换，以及提供常用的中文停用词处理。通过使用iconv或enc2utf8函数转换文本编码，实现繁简体转换，并使用stopwordsCN函数获取常用中文停用词，帮助去除文本中的冗余信息。将处理后的停用词保存为CSV或TXT文件，便于后续使用。

jiebaR包适用于中文文本的分词处理。首先将文本保存为ANSI或UTF-8格式的记事本文件，然后利用jiebaR包的worker函数进行分词。可通过添加自定义的词语列表、中文停用词和特定字词来优化分词效果，减少无用词。最后，使用字符串函数str_count()去除单字符的词语，保留有意义的信息。

最后，使用wordcloud2包制作文字云，直观展示文本中关键词的频率。将分词后的结果输入到wordcloud2函数中，即可生成文字云图表，帮助快速识别文本中的重要词汇和主题。

综上所述，通过使用这些R语言文本处理包，可以从文本数据中提取有价值的信息，简化文本分析过程，并通过制作文字云直观展示文本的结构和关键词的重要性。