R语言︱情感分析—词典型代码实践（最基础）（一）

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:词典型情感分析对词典要求极高,词典中的词语需要人工去选择,但是这样的选择会很有目标以及针对性.本文代码大多来源于<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中还提到了监督算法式的情感分析,可见博客: R语言︱情感分析-基于监督算法R语言实现笔记. 可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等)对着看. 词典型…

R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现（二）

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:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------…

R语言绘图：词云图

使用wordcloud2绘制词云图 library(wordcloud2) findwords<-function(tf){ txt<-scan(tf,"") wl<-list() for(i in 1:length(txt)){ wrd<-txt[i] wl[[wrd]]<-c(wl[[wrd]],i) } return(wl) } words<-findwords("testconcorda.txt") wordfreq<…

R语言︱集合运算——小而美法则

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) …

R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）

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…

R语言重要数据集分析研究——需要整理分析阐明理念

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的众数:出现次数最多的方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性极差:最大值…

NLP︱词向量经验总结（功能作用、高维可视化、R语言实现、大规模语料、延伸拓展）

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------…

R语言一套内容从入门到放弃

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure --enable-R-shlib -…

R语言缺点

R的优点:免费,开源,体积小.缺点:对大文本处理差,另外一个也在于开源,package如果出错,烦死你.当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张.SAS流行于公司,R流行于研究机构和大学数据分析不是单纯的靠软件来做的,需要很好的数学基础. 统计学工具各有千秋.https://englianhu.wordpress.com/statistics/学了R,可以免去学spss,matalab,ucinet等等众多的软件,可以…

[译]用R语言做挖掘数据《二》

数据探索一.实验说明 1. 环境登录无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程[Vim编辑器](http://www.shiyanlou.com/courses/2)3. R:在命令行输入‘R’ 进入R语言…

分类算法的R语言实现案例

最近在读<R语言与网站分析>,书中对分类.聚类算法的讲解通俗易懂,和数据挖掘理论一起看的话,有很好的参照效果. 然而,这么好的讲解,作者居然没提供对应的数据集.手痒之余,我自己动手整理了一个可用于分类算法的数据集(下载链接:csdn下载频道搜索“R语言与网站分析:数据集样例及分类算法实现”),并用R语言实现了朴素贝叶斯.SVM和人工神经网络分类. 数据集记录的是泰坦尼克号乘客的存活情况.数据集包括乘客的等级(class).年龄(age).性别(sex)和存活情况(survive),最终希望通过…

R语言计算IV值

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c…

【机器学习与R语言】13- 如何提高模型的性能？

目录 1.调整模型参数来提高性能 1.1 创建简单的调整模型 2.2 定制调整参数 2.使用元学习来提高性能 2.1 集成学习(元学习)概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 随机森林 1)训练随机森林 2)评估随机森林性能 1.调整模型参数来提高性能参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点.隐层数目,SVM中的核函数等等. caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动…

R语言做文本挖掘 Part5情感分析

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…

R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

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:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.…

R语言︱处理缺失数据&&异常值检验、离群点分析、异常值处理

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤步骤: (1)识别缺失数据:…

情感分析snownlp包部分核心代码理解

snownlps是用Python写的个中文情感分析的包,自带了中文正负情感的训练集,主要是评论的语料库.使用的是朴素贝叶斯原理来训练和预测数据.主要看了一下这个包的几个主要的核心代码,看的过程作了一些注释,记录一下免得以后再忘了. 1. sentiment文件夹下的__init__.py,主要是集成了前面写的几个模块的功能,进行打包. # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals import os import…

R语言学习-（金融数据获取和简单的分析）

利用R语言中的quantmod包和fBasics对股票数据的获取和简要的分析, 通过获取的数据进行典型图像绘制,使用JB正态性检验来检验是否服从于正态分布. 前提概要:quantmod 包默认是访问 yahoo finance 的数据,其中包括上证和深证的股票数据,还有港股数据.上证代码是 ss,深证代码是 sz,港股代码是 hk比如茅台:6000519.ss,万科 000002.sz,长江实业 0001.hk在R的控制台里使用如下命令:> library(quantmod)> setSymb…

用R语言分析与预測员工离职

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/83542978 https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_gif/y2fhgP4leTj804F6eWg06denf5Gdeqz307pm7PcP1QmWWzk13k7WVFw1lO2A4W49gb35H0rkxkwFMhFqA3eJSA/640?wx_fmt=gif" alt="640?wx_fmt=gif" /&…

文本情感分析(一)：基于词袋模型(VSM、LSA、n-gram)的文本表示

现在自然语言处理用深度学习做的比较多,我还没试过用传统的监督学习方法做分类器,比如SVM.Xgboost.随机森林,来训练模型.因此,用Kaggle上经典的电影评论情感分析题,来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题. 通过这个情感分析的题目,我会整理做特征工程.参数调优和模型融合的方法,这一系列会有四篇文章.这篇文章整理文本特征工程的内容. 文本的特征工程主要包括数据清洗.特征构造.降维和特征选择等. 首先是数据清洗,比如去停用词.去非字母汉字的特殊字符.大写转小写.去掉html标签等. 然后…

中文分词实践（基于R语言）

背景:分析用户在世界杯期间讨论最多的话题. 思路:把用户关于世界杯的帖子拉下来.然后做中文分词+词频统计,最后将统计结果简单做个标签云.效果例如以下: 兴许:中文分词是中文信息处理的基础.分词之后.事实上还有特别多有趣的文本挖掘工作能够做.也是个知识发现的过程,以后有机会再学习下. ================================================== * 中文分词经常使用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Sm…

文本情感分析(二)：基于word2vec、glove和fasttext词向量的文本表示

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过…

Python之手把手教你用JS逆向爬取网易云40万+评论并用stylecloud炫酷词云进行情感分析

本文借鉴了@平胸小仙女的知乎回复 https://www.zhihu.com/question/36081767 写在前面: 文章有点长,操作有点复杂,需要代码的直接去文末即可.想要学习的需要有点耐心.当我理清所有逻辑后,我抑郁的(震惊的)发现,只需要改下歌曲ID就可以爬取其他任意歌曲的评论了!生成的TXT文件在程序同一目录. 有基础的可能觉得我比较啰嗦,因为我写博客一是为了记录下知识点,在遗忘的时候可以查看回顾下.二是因为我学编程的时候,搜到的很多帖子都是半残的,有些人是为了引流到自己的公众号…

用R语言分析我的fitbit计步数据

目标:把fitbit的每日运动记录导入到R语言中进行分析,画出统计图表来已有原始数据:fitbit2014年每日的记录电子表格文件,全部数据点此下载,示例如下: 日期消耗卡路里数步距离攀爬楼层数久坐不动的分钟数不太活跃分钟数中度活跃分钟数非常活跃分钟数 2014年4月27日 2736 16581 11.84 7 1111 131 117 81 2014年4月28日 2514 12622 9.01 6 910 136 59 76 2014年4月29日 2231 8357 5.97…

R语言典型相关分析

1.关键点 #典型相关分析##典型相关分析是用于分析两组随机变量之间的相关程度的一种统计方法,它能够有效地揭示两组随机变量之间的相互(线性依赖)关系#例如研究生入学考试成绩与本科阶段一些主要课程成绩的相关性#将研究两组变量的相关性问题转化为研究两个变量的相关性问题此类相关为典型相关##总体典型相关#样本典型相关#典型相关计算 cancor(x,y,xcenter=TRUE,ycenter=TRUE)#x,y是相应的数据矩阵 xcenter,ycenter是逻辑变量 TRUE是将数据中心化 F…

R语言和数据分析十大：购物篮分析

提到数据挖掘,我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过,这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则.篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别,对于离散数据的相关性分析: 常见的关联规则: 关联规则:牛奶=>卵子[支撑=2%,置信度=60%] 支持度:分析中的所有事务的2%同一时候购买了牛奶和鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生. 置信度:购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生. 最小支持度阈值和最小置信度阈值:由挖掘者或领域专家设定. 与关联分析相关的专业术语包含: 项…