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XML パッケージを使用して Twitter 検索から作成された 1,500 行のベクターがあります。次に、tm パッケージで使用するためにコーパスに変換しました。最終的には、これらの単語の一部 (最も頻度の高い単語) を含むワードクラウドを作成したいので、それを TermDocumentMatrix に変換して、頻度が最小の用語を見つけられるようにしました。これらの用語のリストであるオブジェクト「a」を作成します。

a <- findFreqTerms(mydata.dtm, 10)

wordcloud パッケージはドキュメント マトリックスでは機能しません。そこで、元のベクトルをフィルター処理して、"a" オブジェクトに含まれる単語のみを含めたいと思います (もちろん、オブジェクト自体を使用する場合、頻繁に使用される各単語のインスタンスは 1 つしかありません)。

どんな提案でも大歓迎です。

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tdm オブジェクトをマトリックスに変換し、それを操作して、操作できるものを取得wordcloudできます。

library(tm)
library(wordcloud)
# example data from the tm package
data(crude)
tdm <- TermDocumentMatrix(crude,
                      control = list(removePunctuation = TRUE,
                                     stopwords = TRUE))
v <- rowSums(as.matrix(tdm))
names(v) <- rownames(as.matrix(tdm))
v <- sort(v, decreasing=T)

これで、標準のサブセット ( ) を使用して頻度の低い単語を除外したり、プロットするときに引数 to を[使用したりできます。min.freqwordcloud

wordcloud(names(v), v, min.freq=10, scale=c(10,.3))

ワードクラウド

于 2013-03-19T15:35:22.060 に答える