tm文本挖掘示例
文本挖掘是从非结构化的文本信息中抽取潜在的、用户感兴趣的重要模式或知识的过程,可以把它看作数据挖掘或数据库中知识发现的延伸。对文本信息的挖掘主要是以数理统计学和计算语言学为理论基础,让计算机发现某些文字出现的规律以及文字与语义、语法间的联系。文本挖掘涉及多个学科领域,如信息检索、文本分析、信息抽取等。文本挖掘被描述为“自动化或半自动规划处理文本的过程”，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舆情等领域内容。对于文本处理过程首先要拥有分析的语料(text corpus)，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(text database)。而后生成包含词频的结构化的词条-文档矩阵(term-document matrix)。 这个一般性数据结构会被用于后续的分析，比如：1)文本分类，比如根据现有的文本分类情况，对未知文本进行归类：2)语法分析；3) 信息提取和修复；4) 文档信息汇总，比如提取相关有代表性的关键词、句子等。
一、R包安装与数据导入
1.1 安装相关包
library(XML)
library(SnowballC)
library(tm.plugin.webmining)
library(tm)
library(Rwordseg)
1.2 数据导入语料库
#找到tm包下texts/crude文件夹的位置，里面含有20个xml文档
adress=system.file("texts","crude",package="tm")
reuters=Corpus(DirSource(adress),readerControl=list(reader=readReut21578XML))
二、数据处理
2.1 分词和整理
#将reuters转换为纯文本，去除标签
reuters=tm_map(reuters,PlainTextDocument)
# 所有字母转换成小写
corpus_clean <- tm_map(reuters, tolower)
# 去除text中的数字
corpus_clean <- tm_map(reuters, removeNumbers)
# 去除停用词，例如and,or,until...
corpus_clean <- tm_map(reuters, removeWords, ("english"))
# 去除标点符号
corpus_clean <- tm_map(reuters, removePunctuation)
# 去除多余的空格，使单词之间只保留一个空格
corpus_clean <- tm_map(reuters, stripWhitespace)
2.2 文档矩阵化
#将文档转为稀疏矩阵,
dtm <- DocumentTermMatrix(reuters)
#找出发生5次及以上的条目
findFreqTerms(dtm, 5)
#找相关性，比如对于opec，找到相关系数在0.8 以上的条目
findAssocs(dtm, "opec", 0.8)
#要考察多个文档中特有词汇的出现频率，可以手工生成字典，并将它作为生成矩阵的参数
d <- Dictionary(c("prices", "crude", "oil"))
inspect(DocumentTermMatrix(reuters, list(dictionary = d)))
#inspect函数查看部分矩阵内容
inspect(dtm[1:5,740:743])
#使用筛选器筛选出ID=237的文档
idx<-meta(reuters,"id")=='237'
reuters[idx]
#找出词频在5次以上的词
findFreqTerms(dtm,5)
#找出与opec相关系数在0.8以上的词
findAssocs(dtm,"opec",0.8)
三、结果获取
#进行降维处理
dtm2 <- removeSparseTerms(dtm, sparse=0.95)
#将term-document矩阵生成数据框
data <- as.data.frame(inspect(dtm2))
#查看词条-文本矩阵
inspect(tdm[202:205, 1:5])
inspect(tdm[c("price", "texas"), c("127", "144", "191", "194")])
inspect(dtm[1:5, 273:276])
#频数提取
findFreqTerms(dtm, 5)
#相关性提取
findAssocs(dtm, "opec", 0.8)
四、可视化
data(crude)
crudeDTM <- DocumentTermMatrix(crude, control = list(stopwords = TRUE))
#crudeDTM <- removeSparseTerms(crudeDTM, 0.8) #可以选择去除权重较小的项
crudeDTM.matrix <- as.matrix(crudeDTM)
d <- dist(crudeDTM.matrix,method="euclidean")
hclustRes <- hclust(d,method="complete")
hclustRes.type <- cutree(hclustRes,k=5) #按聚类结果分5个类别
length(hclustRes.type)
hclustRes.type #查看分类结果
plot(hclustRes, xlab = '') #画出聚类系谱图
参考文献
1.（R语言文本挖掘tm包详解）[https://www.jianshu.com/p/948eef869be3]
2.（R语言学习-词频学习）[https://www.136.la/tech/show-598389.html]
