R(八): R分词统计-老九门

    分析文本内容基本的步骤：提取文本中的词语 -> 统计词语频率 -> 词频属性可视化。词频：能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词云：让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。文本下载地址（http://www.yuandn.com/booktxt/59797/#download 效果图是将老九门12章后面内容删除后结果）

目录：

• 效果示例图
• 分词包介绍及安装
• 词云包介绍安装
• 分词统计
• 词云展现

 效果示例图：

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分词包介绍及安装:

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• R分词包：Rwordseg、rJava，rJava提供java的库，供Rwordseg调用。Rwordseg是一个R环境下的中文分词工具，引用了Ansj包，Ansj是一个开源的java中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，采用隐马尔科夫模型（HMM），江湖传言，Rwordseg有三个很牛逼的地方一是分词准确，二是分词速度超快，三是可以导入自定义词库，甚至还可以导入搜狗输入法的细胞词库（sqel格式）
• Rwordseg依赖包rJava，首先你必须确认你的系统中已经有可用的Java。 linux 系统下检查命令：java –version
• centos下安装命令如下，注意安装的顺序，同时 Rwordseg 并未发布至CARN
• 命令：   R   （进入R命令行）
• R命令： install.packages("rJava")
• R命令： install.packages("Rwordseg",repos="http://R-Forge.R-project.org")
• Windows系统下安装命令，在windows系统的Rstudio 环境下未在线安装成功，从  https://r-forge.r-project.org/R/?group_id=1054 网站下载基于 windows 的安装包 （Rwordseg_0.2-1.zip），本地安装
• 命令： install.packages("rJava")
• 命令： install.packages("d:\\Rwordseg_0.2-1.zip",repos = NULL,type = "source")

词云包介绍安装：

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• 词云本身对于分析数据用处不大，但在当前这个看脸的时代，给领导汇报工作或做报告的时候，利用词云的可视化效果可以产生锦上添花的效应
• R里面绘制词云的包有wordcloud,wordcloud2， 相比wordcloud，新的wordcloud2 能更有效的利用词与词的间隔来插入数据，可以根据图片或者文字来绘制定制化的词云
• wordcloud2是基于wordcloud2.js封装的一个R包，使用HTML5的canvas绘制，浏览器的可视化具有动态和交互效果
• wordcloud2 已发布至CARN，安装命令如下：
• 命令： install.packages("wordcloud2")

分词统计:

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• 下载 txt 文件，我是在windows Rstudio 完成分词清洗统计的工作，将清洗后的数据保存为 .rda 文件以便后续发布至 FastRWeb
• 在研究过程中，发现人员未被识别，先普及一下自定义词典知识，代码示例及解释如下：
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• 分词代码及解释如下：
    View Code

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词云展现: 

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•  worldcloud2提供两个基本的函数：wordcloud2 和 letterCloud

1. 1. wordcloud2 : 提供基本的词云功能
   2. etterCloud : 使用选定的词绘制词云

• 利用上一步清除的数据，显示可视化图云，示例代码如下, 效果与上面的示意图对应
    View Code

•  代码中 d:\\ma.png 图片样式如下，你可选择不同图片绘出不同效果，下图是随便从网上截的，仅作演示用

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