R语言中的Rwordseg包详细使用教材

中文分词一直是一个不大容易解决的问题，Rwordseg包是一个很不错的包，之前的tm包效果实际不是很理想，当然还出现了一个jiebaR的包，这个跟python中的jieba有点像，不说了，具体上代码看看先把，下面的代码也是网上到处凑在一起整合的成的资料，基本上涵盖了Rwordseg包的使用方法：

options(warn=-1)
library(rJava)
library(Rwordseg)
#调入绘制词云的库
library(RColorBrewer)
library(wordcloud)
segment.options(isNameRecognition=TRUE) #人名识别为真
x<-"众筹项目成功了，众筹绑卡成功了，一切都很顺利"
#测试
#R软件的readLines函数跟python中的readlines函数有点类似
#
# #用于下载安装rJava 和 Rwordseg,如果安装了就注释掉
# install.packages("rJava")
# install.packages("Rwordseg", repos="http://R-Forge.R-project.org", type="source")
#
# #导入rJava 和Rwordseg
# library(rJava)
# library(Rwordseg)
# #测试rJava 和Rwordseg是否安装好
# teststring1 <- "我爱R语言，我爱文本挖掘"
# segmentCN(teststring1)
# #观察分词1000次花的时间
# system.time(for(i in 1:1000) segmentCN(teststring1))
# #segmentCN的详细解释
# ?segmentCN
#
# #若输入参数为字符向量，则返回列表
# segmentCN("结合成分子时")
# segmentCN(c("说的的确在理","一次性交多少钱"))
# #默认nosymbol为TURE 不输出标点，只能有汉字，英文，和数字
# segmentCN("我喜欢读《圣经》，你呢？")
# segmentCN("我喜欢读《圣经》，你呢？",nosymbol=FALSE)
# #nature设置 是否输出词性 不是很智能 会出现错误
# segmentCN("花了一元钱买了一朵美丽的花",nature=TRUE)
#
#
# #参数isNameRecognition  可用来人的名字识别，
# getOption("isNameRecognition") #默认是不进行人名识别,输出false
# segmentCN("梅超风不是是桃花岛岛主")
# segment.options(isNameRecognition = TRUE)
# getOption("isNameRecognition")
# segmentCN("梅超风是桃花岛岛主")
#
# #对金庸的侠客行进行分词，分词的结果会输出到“侠客行.segment.txt”下
# segmentCN("E://Rcode//source//侠客行.txt")
# #“侠客行.txt” 364251个字， 大约用时间10S，还是很快的
# system.time(segmentCN("E://Rcode//source//侠客行.txt"))
#
# #查看词典
# listDict()
# segmentCN("湖北大鼓真是不错呀")
# #导入~.dic词典，可以直接复制然后改名为.dic
# installDict("E://Rcode//source//default.dic","default")
# segmentCN("湖北大鼓真是不错呀")
# #uninstallDict() 删除安装的词典
# uninstallDict()
# #listDict() 查看剩余的词典
# listDict()
#
#
# ##用搜狗词库的时候 一定要在官网上下载  ~.scel 文件，
# #不能直接将 下载的 ~.txt改为~.scel
# segmentCN("床前明月光，凝视地上霜")
# installDict("E://Rcode//source//李白诗集【官方推荐】.scel","libai",dicttype = "scel")
# segmentCN("床前明月光，凝视地上霜")
#
# segmentCN("天罡北斗阵和六脉神剑哪个更厉害")
# listDict()
# installDict("E://Rcode//source//金庸武功招式.scel","jinyong",dicttype = "scel")
# segmentCN("天罡北斗阵和六脉神剑哪个更厉害")
#
# #自定义词典
# #手动添加或删除词汇，仅仅只在内存中临时添加，未记录下来
# segmentCN("画角声断谯门")
# insertWords("谯门")
# insertWords("画角")
# segmentCN("画角声断谯门")
# deleteWords(c("谯门","画角"))
# segmentCN("画角声断谯门")
# #使用save参数，把操作记录下来，下回启动能直接用
# insertWords(c("谯门","画角"),save=TRUE)
# segmentCN("画角声断谯门")
# #默认nosymbol为TURE 不输出标点，只能有汉字，英文，和数字
# segmentCN("我喜欢读《圣经》，你呢？")
# segmentCN("我喜欢读《圣经》，你呢？",nosymbol=FALSE)  #有标点符号输出test<-readLines("D:\\Users\\zhoumeixu204\\Desktop\\dis_cuss.txt",encoding='utf-8')
class(test)
installDict("D:\\\Users\\\zhoumeixu204\\Desktop\\字典.dic","字典",load=TRUE) #自定义字典
# uninstallDict(removedict="字典") #移除自定义的字典
res=test[test!=" "]   #读取test，且剔除test=" "
res<-gsub("[a-zA-Z0-9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0]","",res)
res<-paste(res,collapse="")
res<-gsub("?","",res)
res<-gsub("[的|在|是|和|有|与|也|上|不|但|对|阿|似然|我|了|一个]","",res)
words<-unlist(lapply(res,segmentCN))  #分词，并调整表结构，将有相同词频的词归类
word<-table(words)
v<-word
# word = lapply(X = words,FUN = strsplit," ")       #给每个词根据顺序赋个顺序指
# v = table(unlist(word))               #重建表
v = sort(v,deceasing=T)          #降序排列
v[1:100]
head(v)
d<-data.frame(word=names(v),freq=v)  #对向量的table采取建立数据框
dd=tail(d,150)
op<-par(bg = "lightyellow")
wordcloud(dd$word, dd$freq, col = rainbow(length(d$freq)),scale=c(8,1),min.freq=3,max.words=Inf,random.order=FALSE)
par(op)

下面再研究下jiebaR把，实际这个包已经很给力了。。。

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