京橋のバイオインフォマティシャンの日常

南国のビーチパラソルの下で、Rプログラムを打ってる日常を求めて、、Daily Life of Bioinformatician in Kyobashi of Osaka

テキストマイニング

R環境で小説のテキストマイニングをやってみたら、○○○な結末になった件【その4: テキストマイニングと形態素のワードクラウド】

はじめに: 『R環境で小説のテキストマイニング』の連載シリーズ 連載シリーズの目次 まずは、実行環境 形態素のワードクラウドに関するイントロダクション RMeCab形態素解析済みの結果の読み込み .Rdsをロードする場合 .txtをロードする場合 ワードクラウド…

R環境で小説のテキストマイニングをやってみたら、○○○な結末になった件【その3: 形態素解析と複合語抽出 (名詞、接頭辞、接尾辞の品詞ルールベース抽出、pytermextract)】

はじめに: 『R環境で小説のテキストマイニング』の連載シリーズです。 連載シリーズの目次 実行環境 名詞、接頭辞、接尾辞をくっつける、品詞のルールベースの複合語抽出 pytermextractを使った複合語抽出 ターミナル環境上での、pytermextractを使った複合…

R環境で小説のテキストマイニングをやってみたら、○○○な結末になった件【その2: 形態素解析と辞書設定】

はじめに: 『R環境で小説のテキストマイニング』の連載シリーズです。 連載シリーズの目次 実行環境 形態素解析と辞書設定 mecabを使った形態素解析 MeCabの辞書設定 辞書による形態素解析結果の違い デフォルトのipadic辞書を使った場合 neologd辞書を使っ…

R環境で小説のテキストマイニングをやってみたら、○○○な結末になった件【その1: 夏目漱石の小説「坊っちゃん」を使った、テキストの前処理編】

はじめに 連載シリーズの目次 実行環境 1. 青空文庫、対象小説の紹介 夏目 漱石が執筆した小説の無料公開リスト 2. 「坊っちゃん」のテキストの前処理 処理したテキストの保存 まとめ テキスト処理の関連記事 参考資料 はじめに テキストマイニングは、簡単…