使用R计算文档集合/语料库中出现频率最高的术语/单词可以通过以下步骤实现:
tm
和SnowballC
包,这些包提供了文本挖掘和自然语言处理的功能。install.packages("tm")
install.packages("SnowballC")
library(tm)
library(SnowballC)
VCorpus
函数将其转换为语料库对象。corpus <- VCorpus(DirSource("path_to_folder_containing_documents"))
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower)) # 将文本转换为小写
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation) # 去除标点符号
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers) # 去除数字
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english")) # 去除英文停用词
corpus <- tm_map(corpus, stemDocument) # 进行词干提取
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)
colSums
函数计算每个词项在整个语料库中的出现频率,并按频率降序排列。term_freq <- colSums(as.matrix(dtm))
term_freq <- sort(term_freq, decreasing = TRUE)
top_terms <- head(term_freq, n = 10) # 提取前10个术语
通过上述步骤,你可以使用R计算文档集合/语料库中出现频率最高的术语/单词。请注意,这只是一个基本的示例,你可以根据具体需求进行进一步的定制和优化。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云