在 R 编程中生成词云

词云是一种数据可视化技术，用于表示文本数据，其中每个词的大小表示其频率或重要性。可以使用词云突出显示重要的文本数据点。词云广泛用于分析来自社交网络网站的数据。

为什么是词云？

应该使用词云来呈现文本数据的原因是：

• 词云增加了简单性和清晰度。最常用的关键词在词云中更突出
• 词云是一种有效的交流工具。它们易于理解、易于分享且具有影响力。
• 词云比表格数据更具视觉吸引力。

R中的实现

以下是在 R 编程中创建词云的步骤。

第 1 步：创建文本文件

将文本复制并粘贴到纯文本文件（例如：file.txt）中并保存文件。

第 2 步：安装和加载所需的软件包

Python3

# install the required packages
install.packages("tm")           # for text mining
install.packages("SnowballC")    # for text stemming
install.packages("wordcloud")    # word-cloud generator
install.packages("RColorBrewer") # color palettes
  
# load the packages
library("tm")
library("SnowballC")
library("wordcloud")
library("RColorBrewer")

第三步：文本挖掘

• 加载文本：
  使用 text mining(tm) 包中的Corpus()函数加载文本。语料库是文档的列表。
  1. 首先导入在步骤 1 中创建的文本文件：
     要导入本地保存在计算机中的文件，请键入以下 R 代码。您将被要求以交互方式选择文本文件。

     Python3

     text = readLines(file.choose())
     

  2. 将数据加载为语料库：

     Python3

     # VectorSource() function 
     # creates a corpus of 
     # character vectors
     docs = Corpus(VectorSource(text))   
     

  3. 文字转换：
     使用tm_map()函数执行转换以替换文本中的特殊字符，例如“@”、“#”、“/”。

     Python3

     toSpace = content_transformer
                  (function (x, pattern)
                   gsub(pattern, " ", x))
     docs1 = tm_map(docs, toSpace, "/")
     docs1 = tm_map(docs, toSpace, "@")
     docs1 = tm_map(docs, toSpace, "#")
     

• 清理文本：
  tm_map()函数用于删除不必要的空白，将文本转换为小写，删除常见的停用词。可以使用removeNumbers 删除数字。
  

  Python3

  # Convert the text to lower case
  docs1 = tm_map(docs1, 
          content_transformer(tolower))
    
  # Remove numbers
  docs1 = tm_map(docs1, removeNumbers)
    
  # Remove white spaces
  docs1 = tm_map(docs1, stripWhitespace)
  

第 4 步：构建术语文档矩阵

文档矩阵是包含单词频率的表格。列名是单词，行名是文档。文本挖掘包中的函数TermDocumentMatrix()可以按如下方式使用。

Python3

dtm = TermDocumentMatrix(docs)
m = as.matrix(dtm)
v = sort(rowSums(m), decreasing = TRUE)
d = data.frame(word = names(v), freq = v)
head(d, 10)

第 5 步：生成词云

词的重要性可以用如下的词云来说明。

Python3

wordcloud(words = d$word, 
          freq = d$freq,
          min.freq = 1, 
          max.words = 200,
          random.order = FALSE, 
          rot.per = 0.35, 
          colors = brewer.pal(8, "Dark2"))

下面给出了 R 中词云的完整代码。

Python3

# R program to illustrate
# Generating word cloud
  
# Install the required packages
install.packages("tm")           # for text mining
install.packages("SnowballC")    # for text stemming
install.packages("wordcloud")    # word-cloud generator
install.packages("RColorBrewer") # color palettes
   
# Load the packages
library("tm")
library("SnowballC")
library("wordcloud")
library("RColorBrewer")
  
# To choose the text file
text = readLines(file.choose())
  
# VectorSource() function 
# creates a corpus of 
# character vectors
docs = Corpus(VectorSource(text))   
  
# Text transformation
toSpace = content_transformer(
              function (x, pattern)
              gsub(pattern, " ", x))
docs1 = tm_map(docs, toSpace, "/")
docs1 = tm_map(docs, toSpace, "@")
docs1 = tm_map(docs, toSpace, "#")
strwrap(docs1)
  
# Cleaning the Text
docs1 = tm_map(docs1, content_transformer(tolower))
docs1 = tm_map(docs1, removeNumbers)
docs1 = tm_map(docs1, stripWhitespace)
  
# Build a term-document matrix
dtm = TermDocumentMatrix(docs)
m = as.matrix(dtm)
v = sort(rowSums(m), 
         decreasing = TRUE)
d = data.frame(word = names(v),
               freq = v)
head(d, 10)
  
# Generate the Word cloud
wordcloud(words = d$word, 
          freq = d$freq,
          min.freq = 1, 
          max.words = 200,
          random.order = FALSE, 
          rot.per = 0.35, 
          colors = brewer.pal(8, "Dark2"))

输出：

词云的优势

• 分析客户和员工的反馈。
• 确定要定位的新 SEO 关键字。
• 词云是杀手级的可视化工具。他们以简单明了的格式呈现文本数据
• 词云是很好的交流工具。对于希望传达基本见解的任何人来说，它们都非常方便

词云的缺点

• 词云并不适合所有情况。
• 数据应针对上下文进行优化。
• 词云通常无法提供改进和发展业务所需的可行见解。