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R語言jiebaR包文本中文分詞及詞云制作的示例分析，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。
微信出現之前，qq群是我和讀者交流的主要陣地，一般我會問大家為什么入群這樣一個問題，收集到一些有趣的回答，今天就以這組文本數據練習中文分詞和詞云圖的制作。
首先我們先從excel讀取數據
data <- read.xlsx("why.xlsx")data <- data[,1]準備jiebaR包和分詞引擎
library(jiebaR)engine <- worker()
開始分詞
fc <- segment(data,engine)
我們會發現分詞質量不高，有些詞語要剔除。
準備停止詞stopwords.txt
t <- readLines('stopwords.txt')stopwords<-c(NULL)for(i in 1:length(t)){stopwords[i]<-t[i]}開始過濾
fc2 <- filter_segment(fc,stopwords)
過濾之后，我們發現此時的關鍵詞更加凸顯。
統計詞頻
freq <- sort(table(fc2),decreasing = T)
簡單畫個餅圖看看效果咋樣吧
pie(head(freq))
聯想造句：愛好者想學習和交流數據分析和統計（這個意思非常符合入qq群目標）。
把關鍵詞和詞頻轉換為數據框結構
mydata=data.frame(word=names(freq),freq=as.vector(freq),stringsAsFactors= F)
制作一個詞云圖吧
library(wordcloud2)wordcloud2(mydata,size = 1.5)
這就是最終效果了，簡單總結一下：入群最主要的目的是“學習”“數據分析”以及“統計”了，ta們都有誰內？有“愛好者”、“新手”、“研究生”，不管是“交流”，或是“請教”“咨詢”，總是是要“謝謝”“數據小兵”（純屬娛樂造句）。
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