Studio 爬虫 文本分词 化词云个性化设计

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  • 分析步骤
  1. 设置工作目录
  2. 下载依赖包
  3. 加载依赖包
  4. 设置爬虫数据的URL地址
  5. 爬取数据
  6. 数据清洗
  7. 产看数据
  8. 制作词云
  9. 加载停用词表
  10. 去掉停用词
  11. 查看数据
  12. 生成Top100 词云
  13. 生成完整词云
  14. 个性化设计
  • setwd()
  • install.packages("rjava")
    install.packages("wordcound")
    install.packages("wordcound2")
    
  • library(rjava)
    library(wordcound)
    library(wordcound2)
    

原文地址:https://www.cnblogs.com/RHadoop-Hive/p/8929904.html

时间: 2024-11-02 11:06:05

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支持三种分词模式:精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义:搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 关键词:HMM 隐马尔可夫模型 三种分词模式: # -*- coding: utf-8 -*- import jieba #jieba.initialize() seg_list = jieba.cut("中华人民共和国万岁!", cut_all=False

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