R Language
Text-Mining

Daten auskratzen, um N-Gramm-Word-Clouds zu erstellen

Im folgenden Beispiel wird das tm Text-Mining-Paket verwendet, um Textdaten aus dem Web zu kratzen und zu extrahieren, um Wortwolken mit symbolischer Schattierung und Reihenfolge zu erstellen.

require(RWeka)
require(tau)
require(tm)
require(tm.plugin.webmining)
require(wordcloud)

# Scrape Google Finance ---------------------------------------------------
googlefinance <- WebCorpus(GoogleFinanceSource("NASDAQ:LFVN"))
 
# Scrape Google News ------------------------------------------------------
lv.googlenews <- WebCorpus(GoogleNewsSource("LifeVantage"))
p.googlenews  <- WebCorpus(GoogleNewsSource("Protandim"))
ts.googlenews <- WebCorpus(GoogleNewsSource("TrueScience"))
 
# Scrape NYTimes ----------------------------------------------------------
lv.nytimes <- WebCorpus(NYTimesSource(query = "LifeVantage", appid = nytimes_appid))
p.nytimes  <- WebCorpus(NYTimesSource("Protandim", appid = nytimes_appid))
ts.nytimes <- WebCorpus(NYTimesSource("TrueScience", appid = nytimes_appid))
 
# Scrape Reuters ----------------------------------------------------------
lv.reutersnews <- WebCorpus(ReutersNewsSource("LifeVantage"))
p.reutersnews  <- WebCorpus(ReutersNewsSource("Protandim"))
ts.reutersnews <- WebCorpus(ReutersNewsSource("TrueScience"))
 
# Scrape Yahoo! Finance ---------------------------------------------------
lv.yahoofinance <- WebCorpus(YahooFinanceSource("LFVN"))
 
# Scrape Yahoo! News ------------------------------------------------------
lv.yahoonews <- WebCorpus(YahooNewsSource("LifeVantage"))
p.yahoonews  <- WebCorpus(YahooNewsSource("Protandim"))
ts.yahoonews <- WebCorpus(YahooNewsSource("TrueScience"))
 
# Scrape Yahoo! Inplay ----------------------------------------------------
lv.yahooinplay <- WebCorpus(YahooInplaySource("LifeVantage"))

# Text Mining the Results -------------------------------------------------
corpus <- c(googlefinance, lv.googlenews, p.googlenews, ts.googlenews, lv.yahoofinance, lv.yahoonews, p.yahoonews,
ts.yahoonews, lv.yahooinplay) #lv.nytimes, p.nytimes, ts.nytimes,lv.reutersnews, p.reutersnews, ts.reutersnews,
 
inspect(corpus)
wordlist <- c("lfvn", "lifevantage", "protandim", "truescience", "company", "fiscal", "nasdaq")
 
ds0.1g <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower))
ds1.1g <- tm_map(ds0.1g, content_transformer(removeWords), wordlist)
ds1.1g <- tm_map(ds1.1g, content_transformer(removeWords), stopwords("english"))
ds2.1g <- tm_map(ds1.1g, stripWhitespace)
ds3.1g <- tm_map(ds2.1g, removePunctuation)
ds4.1g <- tm_map(ds3.1g, stemDocument)
 
tdm.1g <- TermDocumentMatrix(ds4.1g)
dtm.1g <- DocumentTermMatrix(ds4.1g)

findFreqTerms(tdm.1g, 40)
findFreqTerms(tdm.1g, 60)
findFreqTerms(tdm.1g, 80)
findFreqTerms(tdm.1g, 100)
 
findAssocs(dtm.1g, "skin", .75)
findAssocs(dtm.1g, "scienc", .5)
findAssocs(dtm.1g, "product", .75) 
 
tdm89.1g <- removeSparseTerms(tdm.1g, 0.89)
tdm9.1g  <- removeSparseTerms(tdm.1g, 0.9)
tdm91.1g <- removeSparseTerms(tdm.1g, 0.91)
tdm92.1g <- removeSparseTerms(tdm.1g, 0.92)
 
tdm2.1g <- tdm92.1g
 
# Creates a Boolean matrix (counts # docs w/terms, not raw # terms)
tdm3.1g <- inspect(tdm2.1g)
tdm3.1g[tdm3.1g>=1] <- 1 
 
# Transform into a term-term adjacency matrix
termMatrix.1gram <- tdm3.1g %*% t(tdm3.1g)
 
# inspect terms numbered 5 to 10
termMatrix.1gram[5:10,5:10]
termMatrix.1gram[1:10,1:10]
 
# Create a WordCloud to Visualize the Text Data ---------------------------
notsparse <- tdm2.1g
m = as.matrix(notsparse)
v = sort(rowSums(m),decreasing=TRUE)
d = data.frame(word = names(v),freq=v)
 
# Create the word cloud
pal = brewer.pal(9,"BuPu")
wordcloud(words = d$word,
          freq = d$freq,
          scale = c(3,.8),
          random.order = F,
          colors = pal)

Beachten Sie die Verwendung von random.order und einer sequenziellen Palette von RColorBrewer, die es dem Programmierer ermöglicht, weitere Informationen in der Cloud zu erfassen, indem er der Reihenfolge und Farbe der Begriffe Bedeutung zuweist.

Oben ist der 1-Gramm-Fall.

Wir können einen großen Sprung zu N-Gramm-Wortwolken machen, und wir werden sehen, wie wir fast jede Text-Mining-Analyse flexibel genug machen können, um mit N-Gramm durch Transformation unseres TDM umzugehen.

Die anfängliche Schwierigkeit, die Sie mit N-Gramm in R haben, ist, dass tm , das beliebteste Paket für Text-Mining, die Tokenisierung von Bi-Gramm oder N-Gramm nicht grundsätzlich unterstützt. Tokenisierung ist der Prozess der Darstellung eines Wortes, eines Wortteils oder einer Gruppe von Wörtern (oder Symbolen) als ein einzelnes Datenelement, das als Token bezeichnet wird.

Glücklicherweise gibt es einige Hacks, mit denen wir tm mit einem aktualisierten Tokenizer weiter verwenden können. Es gibt mehr als einen Weg, dies zu erreichen. Wir können unseren eigenen einfachen Tokenizer mit der Funktion textcnt() von tau schreiben:

tokenize_ngrams <- function(x, n=3) return(rownames(as.data.frame(unclass(textcnt(x,method="string",n=n)))))

oder wir können den Tokenizer von RWeka innerhalb von tm aufrufen:

# BigramTokenize
BigramTokenizer <- function(x) NGramTokenizer(x, Weka_control(min = 2, max = 2))

Von diesem Punkt aus können Sie wie im 1-Gramm-Fall vorgehen:

# Create an n-gram Word Cloud ----------------------------------------------
tdm.ng <- TermDocumentMatrix(ds5.1g, control = list(tokenize = BigramTokenizer))
dtm.ng <- DocumentTermMatrix(ds5.1g, control = list(tokenize = BigramTokenizer))
 
# Try removing sparse terms at a few different levels
tdm89.ng <- removeSparseTerms(tdm.ng, 0.89)
tdm9.ng  <- removeSparseTerms(tdm.ng, 0.9)
tdm91.ng <- removeSparseTerms(tdm.ng, 0.91)
tdm92.ng <- removeSparseTerms(tdm.ng, 0.92)

notsparse <- tdm91.ng
m = as.matrix(notsparse)
v = sort(rowSums(m),decreasing=TRUE)
d = data.frame(word = names(v),freq=v)
 
# Create the word cloud
pal = brewer.pal(9,"BuPu")
wordcloud(words = d$word,
          freq = d$freq,
          scale = c(3,.8),
          random.order = F,
          colors = pal)

Das obige Beispiel wird mit Erlaubnis des Hackings-Blogs für Datenwissenschaft reproduziert . Zusätzliche Kommentare finden Sie im Originalartikel.