欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 我们每天都会遇到各种各样的文本数据,但大部分是非结构化的,并不是全部都是有价值的. 据估计,全球约80%的数据是非结构化的.这包括音频,视频和文本数据.在这篇文章中,我们将只讨论文本数据.在系列后面,我们将会谈论到其他非结构化数据. 我们阅读的书籍,博客,新闻文章,网页,电子邮件等都是文本数据.所有这些文本都为我们提供了大量的信息,并不断增长.但是,并非所有的数据都是有用的.我们过滤掉噪音,只保留重要的信息.这是一个乏味的过程,但作为人…

Part5情感分析 这是本系列的最后一篇文章,该.事实上这种单一文本挖掘的每一个部分进行全部值获取水落石出细致的研究,0基础研究阶段.用R里面现成的算法,来实现自己的需求,当然还參考了众多网友的智慧结晶,所以也想把我的收获总结出来分享给大家,希望也能像我一样在看大家的分享时得到自己的启示. 网上翻了下中文文本情感分析的一些文章,再回忆了一下我自己做情感分析的方法,认为我的想法真的是简单粗暴直接. 这是一篇介绍中文文本情感分析倾向的论文.http://wenku.baidu.com/link?ur…

Part4文本分类 Part3文本聚类提到过.与聚类分类的简单差异. 那么,我们需要理清训练集的分类,有明白分类的文本:測试集,能够就用训练集来替代.预測集,就是未分类的文本.是分类方法最后的应用实现. 1.       数据准备 训练集准备是一个非常繁琐的功能,临时没发现什么省力的办法,依据文本内容去手动整理.这里还是使用的某品牌的官微数据,依据微博内容.我将它微博的主要内容分为了:促销资讯(promotion).产品推介(product).公益信息(publicWelfare).生活鸡汤(l…

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来…

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 集合运算的一般规则如下:    union(x,y)    #求并集    intersect(x,y)    #求交集    setdiff(x,y)    #求属于x而不属于y的所有元素    setequal(x,y)    #判断x与y是否相等    a %in% y    #判断a是否为y中的元素    choose(n, k)   …

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label…

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数…

---恢复内容开始--- 案例1:对主席的新年致辞进行分词,绘制出词云 掌握jieba分词的用法 1.加载包 library(devtools) library(tm) library(jiebaR) library(jiebaRD) library(tmcn) library(NLP)library(wordcloud2) 2.导入数据 news <- readLines('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\第一…