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评论词云图怎么做（评论词云图怎么分析）
发布时间：2023-04-14 11:02:13
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创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于评论词云图怎么做的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、词云图中,文字的大小是有什么决定的
云图中的每个字的大小与出现的频率或次数成正比，词云图的统计意义不是特别大，主要是为了美观，用于博客和网站比较常见。
导入数据
library(tm)
library(wordcloud)
Text1<-paste(scan("Text1.txt",what=character(0),sep=""),collapse="")
Text2<-paste(scan("Text2.txt",what=character(0),sep=""),collapse="")
TEXT<-data.frame(c(Text1,Text2),row.names=c("Text1","Text2"))
TEXT_title<-data.frame(doc_id=row.names(TEXT),text=TEXT$c.Text1..Text2.
复制
)#这里的doc_id不可替换成别的词
创建数据框格式的文本
#创建数据框格式的文本，第一列是doc_id,第二列是文章内容
TEXT_ds<-DataframeSource(TEXT_title)
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构建语料库
Corpus<-VCorpus(TEXT_ds)
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针对语料库文本转换
思路：删除语料库中的标点符号，字母转换为小写，删除数字，删除空白字符，过滤掉停止词库之后转换为纯文本。
Corpus<-tm_map(Corpus,removePunctuation)#删除标点符号
Corpus<-tm_map(Corpus,tolower)#转换为小写
Corpus<-tm_map(Corpus,removeNumbers)#删除数字
Corpus <- tm_map(Corpus,stripWhitespace)#删除空白字符
Corpus <- tm_map(Corpus,function(x){removeWords(x,stopwords())})
Corpus <- tm_map(Corpus,PlainTextDocument)#转换为纯文本
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针对语料库断字处理，生成词频权重矩阵
Term_matrix<-TermDocumentMatrix(Corpus)
> Term_matrix
<<TermDocumentMatrix (terms: 2462, documents: 2)>>
Non-/sparse entries: 3215/1709
Sparsity : 35%
Maximal term length: 16
Weighting : term frequency (tf)
复制
查看Term_matrix得知2篇文章共2456个字，稀疏度为35%，最大词长度是16。
#计算频率
Term_matrix<-as.matrix(Term_matrix)
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#对词频权重矩阵的表头进行命名
colnames(Term_matrix)<-c("Text1","Text2")
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#把矩阵转为便于后续统计分析的数据框
Data<-data.frame(Term_matrix)
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#导出两篇文章的频率分析结果，文件名为Term_matrix
write.csv(Data,'Term_matrix.csv')
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读取文件
read.csv('Term_matrix.csv',header=TRUE,row.names=1)
复制
#分开绘制两篇文章的词云
wordcloud(row.names(Data),Data$Text1,min.freq=9.5,col=brewer.pal(8,"Dark2"),rot.per=0.3)
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wordcloud(row.names(Data),Data$Text2,min.freq=9.5,col=brewer.pal(8,"Dark2"),rot.per=0.2)
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#两篇文章对比
comparison.cloud(Data,max.words=250,random.order=FALSE,colors=c("#00B2FF","#084081"))
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#通过设置max.word的大小决定显示图中文本的多少。
两篇文章共有词部分
commonality.cloud(Data,max.words=120,random.order=FALSE,colors="#66A61E")
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绘制星形图
将Data数据计算频率Freq=n/sum(n)，根据频率绘制星形图。
wordcloud2(Data1,size=0.4,shape='star')
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菜鸟学数据分析之R语言
作者：刘晓雪
原始发表时间：2020-07-25
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二、百度脑图可以做词云图
是。百度脑图，是表达发散性思维的有效图形思维工具软件。该软件为更好的方便用户的使用，提高办事效率，所以该软件是可以做词云图的。并且该软件凭借其齐全的种类受到很多用户的喜欢青睐。
三、在线spss分析词云图怎么弄在一起弄成一个大图
依次点击：analyse-classify-hierarchicalcluster，打开分层聚类对话框，在聚类分析对话框中，将聚类用到的变量都放到variables中，将地区变量放入case标签中，他的意思是每一个数据都用地区这个值来命名，点击plot按钮，打开对话框，设置要输出的图，在打开的对话框中，勾选dendrogram，然后点击continue按钮。这个dendrogram是层次聚类谱系图，最后我们还会分析这个图。
四、gephi可以做词云图吗
可以。用户可以在网站做好词云图，然后印在衣服、杯子、鼠标垫等地方，自己设计身边的物件。
以上就是关于评论词云图怎么做相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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