R 语言环境下的文本挖掘

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文本挖掘深度学习之word2vec的R语言实现_光环大数据培训机构

文本挖掘深度学习之word2vec的R语言实现_光环大数据培训机构一、word2vec词向量由来在word2vec产生前，还有一些语言模型，在自然语言处理 NLP模型中，到达word2vec历经了一些步骤。

但是对于NLP模型中，起到确定性作用的是词向量（Distributed Representation/word Embedding）的提出，在这之前有一些基础性的模型如统计语言模型、神经网络概率语言模型。

几个基于统计的传统语言模型与word2vec这种直接预测的方法的比较（图片摘自Stanford CS244）【5】：1、统计语言模型统计语言模型的一般形式直观、准确，n元模型中假设在不改变词语在上下文中的顺序前提下，距离相近的词语关系越近，距离较远的关联度越远，当距离足够远时，词语之间则没有关联度。

但该模型没有完全利用语料的信息：1) 没有考虑距离更远的词语与当前词的关系，即超出范围n的词被忽略了，而这两者很可能有关系的。

例如，“华盛顿是美国的首都”是当前语句，隔了大于n个词的地方又出现了“北京是中国的首都”，在n元模型中“华盛顿”和“北京”是没有关系的，然而这两个句子却隐含了语法及语义关系，即”华盛顿“和“北京”都是名词，并且分别是美国和中国的首都。

2) 忽略了词语之间的相似性，即上述模型无法考虑词语的语法关系。

样的句子，因为两个句子中“鱼”和“马”、“水”和“草原”、“游”和“跑”、“中”和“上”具有相同的语法特性。

而在神经网络概率语言模型中，这两种信息将充分利用到。

2、神经网络概率语言模型神经网络概率语言模型是一种新兴的自然语言处理算法，该模型通过学习训练语料获取词向量和概率密度函数，词向量是多维实数向量，向量中包含了自然语言中的语义和语法关系，词向量之间余弦距离的大小代表了词语之间关系的远近，词向量的加减运算则是计算机在”遣词造句”。

如今在架构方面有比NNLM更简单的CBOW模型、Skip-gram模型；其次在训练方面，出现了Hierarchical Softmax算法、负采样算法（Negative Sampling），以及为了减小频繁词对结果准确性和训练速度的影响而引入的欠采样（Subsumpling）技术。

王贺—网络舆情监测-基于R语言的网络文本挖掘与数据可视化

网络舆情监测
第六届中国R语言会议（北京会场）
R 基于
语言的网络文本挖掘与数据可视化
中国人民大学统计学院王贺
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install.packages("tm")
> doc <- c("Line one.", "Line two.") > Corpus(VectorSource(doc))
> Corpus(VectorSource("doc.txt"))
> Corpus(DirSource("c:/users/…")) # W> Cinodropwus(DirSource("/Volumes/HD/…")) # Mac
——刘思喆 2012/3/16
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谢谢！
中国人民大学统计学院 2010级本科王贺新浪微博：@王贺_RUC 电子邮箱： wang_12010305@
• I can see at least three problems here, not necessarily mutually exclusive:

【原创】R语言文本挖掘tf-idf,主题建模,情感分析,n-gram建模研究分析案例报告(附代码数据)

务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言挖掘公告板数据文本挖掘研究分析## Registered S3 methods overwritten by 'ggplot2':## method from## [.quosures rlang## c.quosures rlang## print.quosures rlang我们对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行从头到尾的分析。

此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题，并提供由许多用户编写的丰富文本。

该数据集可在/~jason/20Newsgroups/（该20news-bydate.tar.gz文件）上公开获取，并已成为文本分析和机器学习练习的热门。

1预处理我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息，这些消息组织在子文件夹中，每个消息都有一个文件。

我们可以看到在这样的文件用的组合read_lines()，map()和unnest()。

请注意，此步骤可能需要几分钟才能读取所有文档。

library(dplyr)library(tidyr)library(purrr)务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/databloglibrary(readr)training_folder <- "data/20news-bydate/20news-bydate-train/"# Define a function to read all files from a folder into a data frameread_folder <-function(infolder) {tibble(file =dir(infolder, s =TRUE)) %>%mutate(text =map(file, read_lines)) %>%transmute(id =basename(file), text) %>%unnest(text)}# Use unnest() and map() to apply read_folder to each subfolderraw_text <-tibble(folder =dir(training_folder, s =TRUE)) %>%unnest(map(folder, read_folder)) %>%transmute(newsgroup =basename(folder), id, text)raw_text## # A tibble: 511,655 x 3## newsgroup id text## <chr> <chr> <chr>## 1 alt.atheism 49960 From: mathew <mathew@>## 2 alt.atheism 49960 Subject: Alt.Atheism FAQ: Atheist Resources## 3 alt.atheism 49960 Summary: Books, addresses, music -- anything related to atheism## 4 alt.atheism 49960 Keywords: FAQ, atheism, books, music, fiction, addresses, contacts## 5 alt.atheism 49960 Expires: Thu, 29 Apr 1993 11:57:19 GMT## 6 alt.atheism 49960 Distribution: world## 7 alt.atheism 49960 Organization: Mantis Consultants, Cambridge. UK.## 8 alt.atheism 49960 Supersedes: <19930301143317@>## 9 alt.atheism 49960 Lines: 290## 10 alt.atheism 49960 ""## # … with 511,645 more rows请注意该newsgroup列描述了每条消息来自哪20个新闻组，以及id列，用于标识该新闻组中的唯一消息。

R语言环境下的文本挖掘tm包_光环大数据培训机构

R语言环境下的文本挖掘tm包_光环大数据培训机构文本挖掘被描述为“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万巨额等领域内容。

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。

文本挖掘相关的R程序包：tm、lsa、RTextTools、textcat、corpora、zipfRmaxent、TextRegression、wordcloud词干化(stemming)：比如我们要识别cat这个字符，但还可能有catlike、catty、cats等词，需要进行词干化记号化(Tockenization)：将一段文本分割成叫做token(象征)过程，token 可能是单词、短语、符号或其他有意义的元素。

library(Snowball)> SnowballStemmer(c(‘functions’, ‘stemming’, ‘liked’, ‘doing’))[1] “function”“stem”“like”“do”> NGramTokenizerlibrary(Rwordseg)segmentCN(‘花儿为什么这样红’)[1] “花儿”“为什么”“这样”“红”1、tm包1）数据读入：在tm 中主要的管理文件的结构被称为语料库（Corpus），代表了一系列的文档集合。

语料库是一个概要性的概念，在这里分为动态语料库（Volatile Corpus，作为R 对象保存在内存中）和静态语料库（Permanent Corpus，R 外部保存）。

【原创附代码】R语言用之进行文本挖掘与分析

论文题目：R语言用之进行文本挖掘与分析摘要：要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。

频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。

词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。

本文利用R语言对2016年政府工作报告进行文本挖掘与分析并使用词云是该报告可视化，统计词频，用图片方式短时间看透文章的重点。

关键词：文本挖掘；R语言；2016政府工作报告；词云；可视化Abstract：To analyze text content, the most common method of analysis is to extract the words in the text and to count the frequency. After extraction, can also be made word cloud, so that the frequency of the word attribute visualization, more intuitive and clear. This paper uses the R language to carry on the text mining and analysis to the government work report in 2016 and use the word cloud to visualize the report, to count word frequency, and to see the focus of the article in a short time.Key words：Text mining; R language; 2016 government work report; word cloud; visualization引言我们从新华网上可以找到2016年的政府工作报告（附录1），将其整理下来，并转换为TXT格式，去掉空格与分段，最后变为TXT格式的文件，可见附件1（2016政府工作报告）。

R七种武器之文本挖掘包tm 01

中文分词
– Rwordseg包
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R七种武器之文本挖掘包tm
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tm包
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相关包介绍
/web/views/NaturalLanguageProcessing.html
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tm包常用操作介绍
reduce操作，将多个转换函数的输出合并成一个
tm_reduce(x, tmFuns, ...)
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用于文本挖掘与NLP的软件
商业数据分析软件大多有文本分析模块： SAS Text Mining，SPSS Text Mining等
R具有很多涉及文本挖掘的扩展包，例如tm
KNIME (Konstanz Information Miner) RapidMiner文本挖掘
R七种武器之文本挖掘包tm
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文本挖掘处理流程
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相应R包简介

王贺—网络舆情监测-基于R语言的网络文本挖掘与数据可视化

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> doc <- htmlParse(url,encoding="UTF-8") # require(XML) > ... > Corpus(VectorSource(doc))
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文本-词频矩阵 Document Term Matrix
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<creator>WangH</creator>
</meta>
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idtype="string" type="static">
<nodes count="329">
<node id="1" label="03月"/>
<node id="204" label="检测点"/>
关键词 + 空格 +“site:”+ URL

R软件与文本挖掘

用
用
文本挖掘概念
• 文本挖掘旨在通过识别和检索令人感兴趣癿模式，迚而从数据源中抽取有用癿信息。文本挖掘癿数据源是文本集合，令人感兴趣癿模式丌是从形式化癿数据库记彔里发现，而是从非结构化癿数据中发现。
文本挖掘的仸务
• 文本挖掘预处理原始癿非结构化数据源结构化表示
• 文本模式挖掘文本挖掘系统核心功能是分析文本集合中各个文本之间共同出现癿模式例如：蛋白质P1和酶E1存在联系，在其他文章中说酶E1和酶E2功能相似，还有文章把酶E2和蛋白质P2联系起来，我们可以推断出P1和P2存在联系
文本符号化
• 符号化：为表示文档而标识关键词。 • 停用词表：看上去“丌相关癿”词癿集合。
例如：a, the, of , for, with等都是停用词。 • 词根：文本检索系统需要识别互为句法变体
现实中大部分数据存储在文本数据库中，如新闻文章、研究论文、书籍、WEB页面等。
存放在文本数据库中癿数据是半结构化数据，文档中可能包含结构化字段，如标题、作者、出版社、出版日期等，也包含大量非结构化数据，如摘要和内容等。
1、文本挖掘概述
• 传统癿自然语言理解是对文本迚行较低层次癿理解，主要迚行基亍词、语法和语义信息癿分析，幵通过词在句子中出现癿次序发现有意义癿信息。
数据挖掘与R软件实战演练中级课程
主讲人：程豪
第十四章 R软件与文本挖掘
本章概要
• 文本挖掘（一）理论综述 • 文本挖掘（二）R软件操作讲解
第一节文本挖掘（一）
• 文本挖掘概述 • 文本数据分析和信息检索 • 文本癿维度归约 • 文本挖掘斱法
1、文本挖掘概述文本挖掘的背景
数据挖掘大部分研究主要针对结构化数据，如关系癿、事务癿和数据仓库数据。

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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
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网页数据抓取的利器 -XML
网页数据的获取函数
解析过程
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doc <- xmlParse(system.file("exampleData", "tagnames.xml", package = "XML")) els <- getNodeSet(doc, "/doc//a[@status]") sapply(els, function(el) xmlGetAttr(el, "status")) [1] "xyz" "1" XML 支持的功能远不止如此，可参考 XML 包的帮助文档
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PCorpus(x, readerControl = list(reader = x$DefaultReader, language = "en"), dbControl = list(dbName = "", dbType = "DB1"), ...)
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刘思喆 (统计之都)
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
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tm 包及相关应用
中文分词
语料库
在 tm 中主要的管理文件的结构被称为语料库（Corpus），代表了一系列的文档集合。动态语料库：
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Corpus(x, readerControl = list(reader = x$DefaultReader, language = "en"), ...) 静态语料库 (需要 ﬁlehash 包的支持)：
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
10 / 27
网页数据抓取的利器 -XML
实际的例子
获得国家地震科学数据共享中心的地震数据
• 我们先观察一下它的网页 • 再看看怎么抓取 • 其实这就是一个 “爬虫”
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
11 / 27
网页数据抓取的利器 -XML
实际的例子
获得国家地震科学数据共享中心的地震数据
• 我们先观察一下它的网页 • 再看看怎么抓取 • 其实这就是一个 “爬虫”
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
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网页数据抓取的利器 -XML
2012 年 11 月 3 日
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应用的实例
主题模型 (topic model)
主题模型简介
主题模型是专门抽象一组文档所表达 “主题” 的统计技术。最早的模型是 probabilistic latent semantic indexing (PLSI)，后来 Latent Dirichlet allocation (LDA，潜在狄利克雷分配模型) 模型成为了最常见的主题模型，它可以认为是 PLSI 的泛化形式。 LDA 主题模型涉及到贝叶斯理论、Dirichlet 分布、多项分布、图模型、变分推断、EM 算法、Gibbs 抽样等知识。
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
பைடு நூலகம்
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tm 包及相关应用
中文分词
语料库的处理
作用转化纯文本去除空白小写变化停止词去除剔除数字 ...
函数 tm_map(reuters, as.PlainTextDocument) tm_map(reuters, stripWhitespace) tm_map(reuters, tolower) tm_map(reuters, removeWords, stopwords("english")) tm_map(ovid,removeNumbers) ...
• findFreqTerms(dtm, 5) • findAssocs(dtm, "opec", 0.8) • removeSparseTerms(dtm, 0.4)
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
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tm 包及相关应用
词条 -文档关系矩阵
new 0 1 2 1 0 0
...
...
一般的 Classiﬁcation 类的方法都可以使用在这个矩阵上，比如从最简单的 knn，稍稍高级点的 regression、decision tree，甚至 SVMs 等方法都可以使用。
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
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文本挖掘的概述
相关的 R 包
文本挖掘相关的 R 包
• XML • tm • topicmodels • RWeka, lsa, RTextTools, zipfR, TextRegression, wordcloud
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刘思喆 (统计之都)
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2012 年 11 月 3 日
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tm 包及相关应用
词条 -文档关系矩阵
词条 -文档关系矩阵
词条 -文档关系矩阵是后续构建模型的基础。假设我们有两个文档分别是 text mining is funny 和 a text is a sequence of words，那么其映射到空间上对应的矩阵为： a Doc 1 Doc 2 0 2 funny 1 0 is 1 1 mining 1 0 of 0 1 sequence 0 1 text 1 1 words 0 1
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
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网页数据抓取的利器 -XML
目录
1 .
文本挖掘的概述网页数据抓取的利器 -XML tm 包及相关应用应用的实例
网页数据的获取函数实际的例子
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3 .
4 .
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
延伸阅读
1 . 2 . 3 . 4 .
tm 的扩展，包括并行计算根据条件进行文档过滤 ( tm_filter ) 元数据的管理 ( meta , DublinCore ) 字典 ( Dictionary ) 的应用
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
2012 年 11 月 3 日
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网页数据抓取的利器 -XML
XML 文件的解析
在 R 中对网页解析（XML、HTML 文件，或包含 XML、HTML 的字符串）有多种方法，比较成熟的方法是使用 XML 包。这个包能够将 XML、HTML 网页树（tree）解析成 R 结构数据。 . 解析函数 . 对标准 XML 文件的解析函数 xmlParse ，以及适应性更强的 htmlTreeParse 函数，这些函数都拥有大量的参数来适应解析需要。 .
Figure: 文本挖掘的处理流程
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
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文本挖掘的概述
文本挖掘的处理流程
文本挖掘的适用范围
解析后的结构化数据会被用于后续的分析，比如：
• 语法分析； • 信息提取和修复； • 文档信息汇总，比如提取相关有代表性的关键词、句子等。 • 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； • 其他
在 tm 包里，根据词条、文档分别作为行、列或反之，对应两种矩阵：
• TermDocumentMatrix • DocumentTermMatrix
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
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tm 包及相关应用
词条 -文档关系矩阵
文档 -词条关系矩阵的相关操作
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刘思喆 (统计之都)
R 语言环境下的文本挖掘
2012 年 11 月 3 日
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网页数据抓取的利器 -XML
网页数据的获取函数
解析的 XML 文件
<doc> <a xmlns:omegahat=""> <c> </c> <r:d> <a status="xyz"/> <a/> <a status="1"/> </r:d> </a> </doc>