R语言实战:文本挖掘探索数据科学
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更新于2024-07-21
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"Hands-On Data Science with R: Text Mining指南" 是一本深入实践的数据科学教材,专注于使用R语言进行文本挖掘(Text Mining)技术。该书由Graham Williams编写,旨在帮助读者在海量文本数据中发掘有价值的信息,如新闻文章、书籍、电子邮件等,其目标类似于人类通过阅读来学习新知识。文本挖掘利用自动化算法处理大量文本资料,超越了个人处理能力的限制。
本章涉及的主要内容包括:
1. **Text Mining框架**:章节开始首先引入了R语言中的主要包`tm`,这是一个专为文本分析设计的基础库,提供了处理和分析文本数据所需的基本工具。
2. **词干提取(Stemming)**:`SnowballC`包提供了`wordStem()`函数,用于将单词转化为词根或词干,这对于减少词汇的多样性并简化分析过程至关重要。
3. **定量语篇分析**:`qdap`和`qdapDictionaries`包被用来进行更深层次的文本分析,如分析对话或访谈记录中的量化特征,如话题分布和情感倾向。
4. **数据预处理与管道操作**:`dplyr`包提供了一套灵活的数据操作语法,使得数据清洗、转换和整理变得简单易行,通过`%>%`符号实现管道连接。
5. **颜色映射与图形展示**:`RColorBrewer`和`ggplot2`组合使用,允许创建有吸引力的词频图和可视化,`scales`包则有助于在图表中正确显示包含小数的数值。
6. **相关性分析**:`Rgraphviz`包用于生成关联网络图,展示词汇之间的关系,如共现网络,帮助理解词语间的关联性。
通过本章的学习,读者将能够掌握如何运用R语言进行文本挖掘的基本步骤,包括数据导入、预处理、特征提取和可视化,从而为特定主题或目标人群找出最具价值的信息。此外,该书还鼓励读者在实践中不断探索,访问网站HandsOnDataScience.com获取更多章节内容,以加深对文本挖掘的理解和应用。
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ty20000
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