library(Rwordseg) #载入分词包
library(tm) #载入文本挖掘包
#第一部分：分词
#把要分析的文件，存为文本文件（txt后缀），放到某个目录
#1、装载自定义词库（这里的自定义词库，是根据分析文件中的某些特殊用词，自己编写的一个词库文件，其实也是一个文本文件，每行一个词。为什么要装自定义词库勒，是为了准确进行分词。某些单词如果不设置为自定义词，那么分词的时候可能会分
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2023-11-21 13:13:01
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原标题：r语言文本分析-主题模型-文本分类-文本聚类数据介绍从凤凰新闻采集：财经、军事、科技、禅道四类文章总共207篇。如下：文本数据处理文本分析最关键就是分词了，只有分好了词才能去寻找关键特征，最后根据自己的需要做一些分析工作，我比较喜欢结巴分词(比较稳定)。以前用过李建的rwordseg，后来由于rjava不稳定，加载不了自定义字典，另一个原因是结巴安装比较简单，尤其对我这样非it专业出身的人
嘿嘿，这首歌为了“扣题”加上的?。为了能更方便的查看，检索，对文章进行了精心的整理。建议收藏，各取所需，当前没用也许以后就用到了呢！R资料+计划R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划BioinfoR|fastqcr QC数据处理 ：测序结果的数据质控及图标展示；Bioinfo|bedtools-操作VCF文件 VCF文
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2023-11-08 23:33:15
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修正 关于提供链接无法访问，因此更新下文档。 关于数据加载部分，可自己收集数据，或从相关数据库导入数据也行。 本文实现是在R-3.0.1版本下运行，其他版本未测试，理论上差距不大 另外，关于命令中，一些包的安装，通过在线安装失败，可通过下载相关包到本地进行安装。 相关包的下载地址如下：Snowball下载 rmmseg4j下载 下载后安装命令：install.packages(choo
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2023-10-25 20:06:39
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最近我们被客户要求撰写关于文本挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集; 这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。我们可以使用这些数据集的元数据来理解它们之间的联系。相关视频：文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据
文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据 时长12:591 
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2024-08-23 10:14:03
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LDA文本分析使用R语言的过程是一项关键的文本挖掘技术，能够帮助我们从大量文本中发现潜在的主题信息。在本文中，我将详细记录该过程的各个环节，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。这将为有志于文本分析的研究者和实践者提供一份完整的执行方案。
### 环境准备
要执行LDA文本分析，首先需要配置合适的环境。以下是所需的软硬件要求：
- **硬件**：至少8GB内存，双
# R语言文本分析案例
## 简介
文本分析是指通过对文本数据进行处理和分析，从中提取有用的信息和知识的过程。R语言是一种功能强大的统计分析工具，也被广泛应用于文本分析领域。本文将介绍一个简单的文本分析案例，并使用R语言进行实现。
## 案例背景
假设你是一家电商公司的数据分析师，公司希望了解用户对于他们的产品的评价和意见。为了实现这一目标，你需要对用户的评论进行文本分析，以获取有关产品的信息
原创
2023-07-22 03:59:02
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文本挖掘概述
文本挖掘是指从文本中提取有用的信息。成功应用主要有如下几方面：信息检索、内容管理、市场监测、市场分析等方面。文本挖掘被描述为 “自动化或半自动化处理文本的过程”，包含了文档聚类、文档分类、自然语言处理、文体变化分析及网络挖掘等领域内容。对于文本处理过程首先要拥有分析的语料，比如报告、信函、出版物等。而后根据这些语料建立半结构化的文本库。而后生成包含词频的结构化的词条-文档矩阵。
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2023-06-20 17:52:04
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情感分析：从文本中提前作者情感意识的过程。情感分析的难点：受文化和人口统计学因素的影响；情绪难以量化；分析师或建模的偏见会破坏情感分析；指定特征的情感分析更难。（如：对餐馆的评论——价格nice，但是食物一般。）Plutchik 创建的情感分类系统，认为存在以下8种主要的情绪：anger 愤怒fear 恐惧sadness 悲伤disgust 厌恶surprise 惊讶anticipation 期待
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2023-09-16 11:32:35
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1.2 文本文件编译测试平台从平面文件处理和导入一定规模的数据集到R还可以使用data.table包。该开发包语法格式与传统基于S的R语言不同，它也拥有大量的参考文档、页面以及针对各类数据库行为设计的令人印象深刻的优化操作的案例。我们将在本书第3章以及第4章中讨论类似应用和案例。它提供了一个经用户优化后的R函数来处理文本文件：相对之前的样例，数据的导入速度非常快，算法的处理结果存放在特
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2024-01-08 11:27:01
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语料爬取寻找链接之前在《无问西东》豆瓣短评分析一文中已对豆瓣短评的url做了研究，此处不再赘述。《了不起的麦瑟尔夫人》短评url为：“https://movie.douban.com/subject/26813221/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P&percent_type=”，每页显示
原创
2021-03-24 20:05:10
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# R语言和Python在文本分析中的适用性比较
在数据分析和数据科学领域，文本分析是一个重要的组成部分。随着网络数据的增长，文本分析的需求也日益增强。R语言和Python都是很受欢迎的编程语言，它们在文本分析方面各有优劣。本文将指导你了解如何选用这两门语言，并展示其在文本分析中如何使用。
## 流程概述
首先，我们来看看实现文本分析的基本流程。以下是一个流程图和对应的步骤表：
### 流
刚刚接触R语言和文本分析，为了将二者结合，试着对《红楼梦》进行分析，首先对《红楼梦》进行分词处理，并统计词频，同时画出标签云。其实文本分析还可以分析其它很多东西，我的下一步打算分析新浪微博。现在先写一个小的分析，作为学习用。文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。一.需要加载的包需要用到rJava，Rw
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2023-12-05 02:52:14
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在当今这个数据驱动的时代，文本分析已经成为了分析和处理信息的一个重要工具。而在处理文本分析时，选择合适的工具也变得至关重要。R和Python都是非常流行的编程语言，各有优缺点。在这篇博文中，我们将讨论如何选择R还是Python用于文本分析，分为几个方面来深入探讨。
## 环境准备
在选择R或Python用于文本分析时，首先需要准备好合适的环境。以下是两种技术栈的兼容性分析，帮助你做出选择。
18日观看了十九大的开幕直播，聆听了习大大的重要讲话，如此重要的讲话，怎能不结合我们的文本挖掘技术来深刻学习一下呢！这次的文章就让我们用R里面的jiebaR包和wordcloud2包，对习大大的讲话内容进行分词与统计，看看这次讲话都提到了什么？有哪些关键词？jiebaR简介1，worker( )：加载分词引擎。里面的type参数用来选择引擎类型，可选的有：混合模型‘mix’，最大概率法‘mp’，隐
原创
2021-03-24 20:10:11
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# R语言中文本分析
在数据挖掘和文本分析领域，R语言是一个功能强大、灵活且广泛使用的工具。它提供了许多用于处理和分析文本数据的库和函数，使得进行中文文本分析变得更加方便和高效。
## 文本预处理
在进行中文文本分析之前，我们通常需要对文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用R语言中的`jiebaR`包进行中文文本的分词处理：
```R
原创
2024-04-24 07:55:59
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当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时，相信大多数人都会想到R语言和Python——但是从这两个非常强大、灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的。我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个。因此，为了使事情变得有趣，本文将介绍一些关于这两种语言的详细信息，并将决策权留给读者。值得一提的是，有多种途径可以了解这两种语言各自的优缺点。然而在我看来，这两种语言之间其实有很强的关联。S
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2023-10-12 12:00:13
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一旦我们清理了我们的文本并进行了一些基本的词频分析，下一步就是了解文本中的观点或情感。这被认为是情感分析，本教程将引导你通过一个简单的方法来进行情感分析。简而言之本教程是对情感分析的一个介绍。本教程建立在tidy text教程的基础上，所以如果你没有读过该教程，我建议你从那里开始。在本教程中，我包括以下内容。复制的要求：重现本教程中的分析需要什么？情感数据集：用来对情感进行评分的主要数据集基本情感
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2023-12-13 21:09:27
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Python文本分析格式化数据：表格、json非格式化数据：字符串、文本内容：1、中文分词2、自定义词典、去停用词3、词频统计、关键词抽取4、案例：招聘需求关键词抽取一、 中文分词分词：就是将0维的非格式化文本转化为格式化、向量化数据中文分词：将一个汉字序列切分成一个个单独的词英文文档中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在分词
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2023-07-05 16:25:28
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#################################################################
########################结巴分词############################
#去除结巴分词异常数据（异常：前面操作使数据变成空）doc1<-doc[-c(387,420,464)]
library(jiebaR)
ta
