R语言词云

pinglun1=read.table("1.txt",sep="|")

# == 文本预处理  
res=pinglun1[pinglun1!=" "];  
#剔除通用标题  
res=gsub(pattern="[專賣店【未拆封順豐】||]+"," ",res);   
#剔除特殊词  
res=gsub(pattern="[我|你|的|了|是]"," ",res);       
#清理文本里的回车！否则每个回车就会被识别成一段文本
res=gsub("n","",res)
###############
library(rJava);  
library(Rwordseg);  


# == 分词+频数统计  
words=unlist(lapply(X=res, FUN=segmentCN));  
word=lapply(X=words, FUN=strsplit, " ");  
v=table(unlist(word));    
# 降序排序  
v=rev(sort(v));   
d=data.frame(word=names(v), freq=v);   
# 过滤掉1个字和词频小于100的记录  
d=subset(d, nchar(as.character(d$word))>1 & d$freq>=100)  


# == 输出结果  
write.table(d, file="E: \worldcup_keyword.txt", row.names=FALSE)  
#############绘制词汇图####################3
library("wordcloud")
mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2")#设置一个颜色系：
wordcloud(d[1:30,]$word,d[1:30,]$freq,random.order=FALSE,random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont3")
write.csv(d[1:30,], file="E:\ 30个keyword.csv", row.names=FALSE)

最后

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