为什么我在R语言中做的词云中有了、是、的、我等字，我在停用词表中加了这些字但是词云中还是会出现这些字

停用词表是用来过滤掉那些频率高但没有实际意义的词语，比如“的”、“是”、“在”等等。但是有些情况下，这些停用词在文本中确实是有意义的，比如在某些短语中，“是”、“的”等词汇是不能去掉的。

另外，词云是一种将文本按照词频可视化的方式，它并不会对文本做任何处理，只是将出现次数较多的词语放大展示。因此，即使将停用词表中的词语加入到排除列表中，这些词语仍然可能出现在词云中，因为它们在文本中的出现频率很高。

如果你不想在词云中显示这些常用词语，可以尝试使用一些其他的文本预处理技术，比如词性标注、词干提取、短语提取等，将文本转换为更为有意义的词汇或短语，然后再进行词云的生成。

相关问题

如何在R语言制作的词云中删去的、是、我等字（已知在停用词表中加入这些字没有用）

你可以在生成词云前，先对文本进行一些文本预处理操作，例如去除常用词、标点符号、数字等，然后再生成词云。下面是一个示例代码，可以帮助你实现这个功能：

library(tm)
library(wordcloud)

# 读取文本文件
text <- readLines("your_text_file.txt")

# 创建语料库
corpus <- Corpus(VectorSource(text))

# 文本预处理
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower)) # 转换为小写
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation) # 去除标点符号
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers) # 去除数字
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english")) # 去除常用词
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, c("是", "的", "我", "等")) # 去除指定词汇

# 创建词向量
words <- TermDocumentMatrix(corpus)$dimnames$Terms

# 生成词云
wordcloud(words, min.freq = 5, random.order = FALSE)

在这个示例中，我们使用了 `tm` 包中的 `Corpus` 函数来创建语料库，然后对文本进行了一些预处理操作，包括转换为小写、去除标点符号、数字、常用词和指定词汇（包括“是”、“的”、“我”和“等”）。最后，使用 `wordcloud` 包中的 `wordcloud` 函数生成词云。你可以根据自己的需求，调整预处理操作和词云的参数。

怎么在停用词表中加入制表符\t

在停用词表中加入制表符`\t`的方法和加入其他字符类似。你可以在停用词表中添加一个字符串，这个字符串中包含制表符`\t`。

示例代码如下：

stopwords = ["the", "and", "of", "\t"]

在这个示例中，我们在停用词表中添加了一个制表符`\t`。当使用停用词表时，程序会将文本中包含的停用词（包括制表符`\t`）过滤掉，从而实现文本的清洗和预处理。

注意，在添加制表符`\t`时，要使用反斜杠`\`进行转义，否则程序会将其视为特殊字符而出现错误。