R을 활용한 텍스트마이닝_how to do Text mining?

❚ 실습하기_ 시각화(워드 클라우드)_영어텍스트
☑1단계: 필요한 패키지 인스톨(요리 도구 셋팅)

일단, 코딩을 쳐보면서 따라해보자.

install.packages("tm") #텍스트 처리를 할 수 있게 도와주는 패키지

install.packages("stringr") #문자열 처리를 할 수 있게 도와주는 패키지

install.packages("wordcloud") # 문자들을 시각화할 수 있게 도와주는 패키지

install.packages("NLP") #영어 텍스트에 특화된 패키지

install.packages("RColorBrewer") #색상을 다양하게 표현할 수 있게 도와주는 패키지

☑2단계: 데이터 불러오기(요리재료 준비)

아직, 우리는 데이터가 없으니, 데이터부터 만들어 보자.

데이터는 .txt로 저장된 데이터를 불러와야 한다.

먼저, 영어로 된 데이터를 준비해보자.

library(sp)

getwd()

setwd("D:/자신의 경로/")#경로가 맞지 않을 경우 변경

readLines("rblog.txt") #텍스트문서를 읽는 함수

myEtext<-readLines("rblog.txt")

head(myEtext)

☑3단계: 데이터 전처리 하기(요리재료 다듬기)

paste(readLines("rblog.txt"),collapse = " ")#7개의 라인을 1개로 만듦

myEtext2<-paste(readLines("rblog.txt"),collapse = " ")

myEtext2

myEtext3<-gsub(pattern = "\W", replace=" ",myEtext2) #gsub(찾을것, 바꿀것, 해당열), \W은 영어구두점을 의미하는 것임

myEtext3

tolower(myEtext3) #모두 소문자로 처리

myEtext4<-tolower(myEtext3)

myEtext4

library(tm)

stopwords() #텍스트내의 불용어

removeWords(myEtext4,stopwords())

myEtext5<-removeWords(myEtext4,stopwords()) #불용어 삭제

stripWhitespace(myEtext5)

myEtext6<-stripWhitespace(myEtext5) #쓸데 없는 공란 제거

☑4단계: 단어 추출하기 (양념넣고 만들기)

library(stringr)

library(wordcloud)

myEtext6

str_split(myEtext6,pattern = "\s+") #문자열을 단어들의 조각으로 다시 찢어놓기, \s+ 은 "" 뒤에 공백하나 띄우기

myEtext7<-str_split(myEtext6,pattern = "\s+")

class(myEtext7) #어떤 유형의 객체인가를 알수 있다 결과는 list로 우리가 필요한 자료유형은 문자형 자료이다.

myEtextbag<-unlist(myEtext7) #리스트를 벡터로 바꿔주는 함수

class(myEtextbag)

myEtextbag

str(myEtextbag)

☑5단계: 워드클라우드 그리기 (테이블에 맛있게 셋팅하기)

wordcloud(myEtextbag)

wordcloud(myEtextbag,min.freq = 2) #최소 두번이상

wordcloud(myEtextbag,min.freq = 2,random.order = FALSE,scale = c(3,0.5),color=rainbow(3)) #scale최고 폰트에서 최저폰트