背景
在R语言中，对中文分词支持较好的包有两个，一个是RWordseg，一个是jiebaR，前者安装需要配置Java环境等繁琐操作，后者安装方便，感觉功能也更强大一些，本文就是用0.8版本的jiebaR进行分词等一系列操作，然后用wordcloud包来进行词云展示。
分词
加载package
library(jiebaRD) library(jiebaR) |
建立分词引擎
这是jiebaR相比较RWordseg而言非常好用的一点，它将添加用户词典和停用词库放在一条命令中，只需要添加相应的参数就可以了,用户词典的源文件在jiebaRD的目录下dict文件夹中，直接将词库复制进去即可，其中的停用词库也可以直接用，不需要自己下载了。除此之外，还有7种类型的引擎供选词，以及同时新建多个分词引擎等，具体用法可以参照jiebaR作者写的说明文档。# 建立分词引擎 添加stop_word停止词参数
mixseg = worker(stop_word = "stop_words.utf8")
#对文本进行分词
segwords <- segment("threebody.txt", mixseg)
文本读取与清洗
读取中文时要注意文本编码格式为UTF-8，否则读入R中就是一团乱麻，这里可能会有空行警告
，这个警告对读取没有什么影响，如果想要消除警告的话，可以打开你分析的文本在最后加空
行。# 将分词后的文本读入R中
mytxt <- read.csv(file = segwords, head = F, stringsAsFactors = F, sep = "", encoding = "UTF-8")
# 将分词后的文本转换为向量
mytxtvector <- unlist(mytxt)
文本清洗就是去除一些无意义的词汇和符号等，这里可以自己根据分析的内容自行改动。# 去掉不需要、无意义的字符
mytxtvector <- gsub("[0-9a-zA-Z]+?", "", mytxtvector)
mytxtvector <- gsub("\n", "", mytxtvector)
mytxtvector <- gsub(" ", "", mytxtvector)
# 去掉一个字的词
mytxtvector <- subset(mytxtvector, nchar(as.character(mytxtvector)) > 1)
# 统计词频 写入数据框中
myfreq <- table(unlist(mytxtvector))
myfreq <- rev(sort(myfreq))
myfreq <- data.frame(word = names(myfreq), freq = myfreq)
# 去掉只出现过一次的词
myfreq2 = subset(myfreq, myfreq$freq >= 2)
绘制词云
加载package
library(RColorBrewer) library(wordcloud) |
设置颜色、字体 画图
# 设置一个颜色系 mycolors <- brewer.pal(8, "Dark2") # 设置字体 windowsFonts(myFont = windowsFont("微软雅黑")) # 画出云图 wordcloud(myfreq2$word, myfreq2$freq, random.order = F, random.color = F, colors = mycolors, family = "myFont") |
“没有”最多，其次是两位主人公的姓名，看来注定是悲剧收场了……
##参考文献
[1]jiebaR中文分词