R:文本挖掘学习笔记1 - tm Package

本文介绍了R语言中tm包的使用,包括如何使用DirSource()和Corpus()读取文件,预处理语料库如removeNumbers()、stemDocument(),以及如何创建和探索词频矩阵DocumentTermMatrix()。同时讲解了content_transformer()函数的应用,用于自定义预处理步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1. 文件读取和查看
DirSource()
Corpus()
inspect()

tm 提供五种资源读取的方式:
> getSources()
[1] "DataframeSource" "DirSource"       "URISource"       "VectorSource"    "XMLSource"  
  

仅就.txt文件而言,学习初期常用的是直接从文件夹中读取:  DirSource()
DirSource() 读取文件夹下所有文件的路径,然后用 Corpus() 读取所有文件路径和路径下的内容,并构造语料库。
Corpus() 的结果是建立一个类似于matrix的Corpus集合,一个文件名对应一个文档内容,可用下标对文件进行查看。

Corpus() 赋值给一个变量以后,比如赋值给“docs”,输入 docs 或者 docs[1] 这种subset模式无法直接查看文档内容,必须要用到 inspect() 函数进行文本查看。

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2. 语料库的预处理
removeNumbers()
removePunctuation()
removeWords()
stemDocument()
stripWhitespace()
tm_map()
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