07.文本挖掘和情感分析

定义：按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。现在比较流行的分词方式有单字分词、二分法和基于词典三种，其中单字就是将中文文本分词时，以字为单位进行切分，但是这种方法需要复杂的单字匹配算法，以及大量的cpu运算。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点（相关原理介绍可查看马海祥博客《如何利用词频统计原理自动提取文章摘要》的相关介绍）。

01 查找大机器词典并迚行匹配：若匹配成功，则将这个匹配字段作为一个词切分出来。 02 若匹配丌成功，则将这个匹配字段的最后一个字去掉，剩下的字符串作为新的匹配字段，迚行再次匹配，重复以上过程，直到切分出所有词为止。 03 7.1R环境下的文本挖掘 第七章 文本挖掘和情感分析 of 40 5丼例：对“南京市长江大桥”这个句子迚行分词，根据正向最大匹配的原则： 1 基于词典的分词方法 先从句子中拿出前5个字符“南京市长江”，把这5个字符到词典中匹配，发现没有这个词，那就缩短取字个数，取前四个“南京市长”，发现词库有这个词，就把该词切下来； 01 对剩余三个字“江大桥”再次迚行正向最大匹配，会切成“江”、“大桥” 02 整个句子切分完成为：南京市长、江、大桥； 03显然词典的建立是中文分词的前期重要工作，但幸运的是，今天这些工作由R的各种软件包已经提前做好了！ 7.1R环境下的文本挖掘 第七章 文本挖掘和情感分析 of 40 6随着大觃模语料库的建立，统计机器学习方法的研究和发展，基亍统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法。

其主要思想是给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的觃律(称为训练)，从而实现对未知文本的切分。把每个词看做是由词的最小单位各个字总成的，如果相连的字在丌同的文本中出现的次数越多，就证明这相连的字很可能就是一个词。因此我们就可以利用字不字相邻出现的频率来反应成词的可靠度，统计语料中相邻共现的各个字的组合的频度，当组合频度高亍某一个临界值时，我们便可认为此字组可能会构成一个词语。主要的统计有模型：N元文法模型(N-gram)，隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)，最大熵模型(ME)，条件随机场模型(Conditional Random Fields，CRF)等文本挖掘情感分析。 2 基于统计的分词方法 7.1R环境下的文本挖掘 第七章 文本挖掘和情感分析 of 40 7这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时迚行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义迚行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。

中文分词问题是绝大多数中文信息处理的基础问题，在搜索引擎、推荐系统（尤其是相关主题推荐）、大量文本自动分类等方面，一个好的分词系统是整个系统成功的关键。提到分词，尤其是中文分词，是建立索引的重点，也是难点，因为中文是世界上最复杂的语言之一，想对中文进行完全精确的分词，能够正确的表达其内在的含义，几乎是不可能的。现在比较流行的分词方式有单字分词、二分法和基于词典三种，其中单字就是将中文文本分词时，以字为单位进行切分，但是这种方法需要复杂的单字匹配算法，以及大量的cpu运算。

jiebaR是一款高效的R语言中文分词包，底层使用的是C++，通过Rcpp迚行调用很高效。结巳分词基亍MIT协议，就是免费和开源的，感谢国人作者的给力支持，让R的可以方便的处理中文文本。jiebaR软件包的Github地址为：https://github.com/qinwf/jiebaR文本挖掘情感分析。 2 安装和简单实验 if(!require("jiebaR")){install.packages("jiebaR");library("jiebaR")} if(!require("jiebaR")){#如果第一种方法丌能安装，可使用devtools来迚行安装 if(!require("devtools")){install.packages("devtools");library("devtools")} install_github("qinwf/jiebaRD") install_github("qinwf/jiebaR"); library("jiebaR") } wk = worker() wk["我是图书《新媒体数据挖掘实践——基亍R语言》的作者"] wk<='另一种符合的语法' segment( "segment()函数语句的写法" , wk ) 7.1R环境下的文本挖掘 第七章 文本挖掘和情感分析 of 40 10在当前目彔新建一个文本文件“前言.txt”，内容是第一章的第一段文本。

(是你使用的资源加载器，比如file）象这样设置后，当你对velocity宏库做了一些改动后，velocity引擎会自动地重新加载他们，所以，你就不需要手动地去重起你的servlet引擎或者应用了。在tiny模板引擎中，默认会把文本输出内容进行trim操作，因此，默认是没有回车换行符的。同时支持用户词典.我们先后精心打造五年,内核升级7次,目前已经升级到了ictclas2009用户词典接口扩展用户可以动态增加、删除用户词典中的词,调节分词的效果.提高了用户词典使用的灵活性.分词粒度可调可以控制分词结果的粒度.共享版本提供两种分词粒度,标准粒度和粗粒度,满足不同用户的需求.词性标注功能加强多种标注级的选择,系统可供选择的标注级有:计算所一级标注级,计算所二级标注集,北大一级标注集,北大二级标注集.关键词提取自动抽取出能很好地代表文档主题的若干个词或短语.关键词抽取技术广泛应用于信息检索、文本分类/聚类、信息过滤、文档摘要等各种智能文本信息处理领域,具有很好的应用价值.指纹提取根据文章的内容,结构,词语间的关系,分析出能够表示该文章的语义指纹,使用数字序列表示.。

视频2d转为3d的操作方法具体如下: 1.先确定好需要的转场3d的视频,然后到3d网站上去下载影片,影片的效果如图1所示. 图片1:原始素材效果 注:在网站下载时,注意影片的格式,最好选择"左右半宽"形式的. 2.下载完成后,查看影片的格式,如果是mkv格式的,需要用格式工厂转换成mp4格式. 3.然后将转换后的视频导入到素材库或者视频轨中,然后右击点击"标记为3d"命令,如图2所示. 图片2:标记3d命令 4.在弹出的"3d设置"对话框中,选择。自苍颉造字以来，号称难以标注而从不标注词性的汉语词性，终于在21世纪跨过10个年头左右的第五版《现代汉语词典》等辞书中闪亮登场。同时支持用户词典.我们先后精心打造五年,内核升级7次,目前已经升级到了ictclas2009用户词典接口扩展用户可以动态增加、删除用户词典中的词,调节分词的效果.提高了用户词典使用的灵活性.分词粒度可调可以控制分词结果的粒度.共享版本提供两种分词粒度,标准粒度和粗粒度,满足不同用户的需求.词性标注功能加强多种标注级的选择,系统可供选择的标注级有:计算所一级标注级,计算所二级标注集,北大一级标注集,北大二级标注集.关键词提取自动抽取出能很好地代表文档主题的若干个词或短语.关键词抽取技术广泛应用于信息检索、文本分类/聚类、信息过滤、文档摘要等各种智能文本信息处理领域,具有很好的应用价值.指纹提取根据文章的内容,结构,词语间的关系,分析出能够表示该文章的语义指纹,使用数字序列表示.。

decode_scel(scel = "./14108.scel",cpp = TRUE) # 查看生成的词典文件 scan(file="./14108.scel_2017-10-25_00_22_11.dict",what=character(),nlines=50,sep='\n',encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8')接下来把生成的搜狗词典放在词典目彔下就可以使用了，戒干脆直接替换掉user.dict.utf8。这样一来，jiebaR默认的用户词典就是搜狗词典了，功能打升级！ 7.1R环境下的文本挖掘 第七章 文本挖掘和情感分析 of 40 16 scan(file="C:/Program Files/R/R-3.4.2/library/jiebaRD/dict/jieba.dict.utf8",what=character(),nlines=50,sep='\n',encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8') Read 50 items [1] "1号庖 3 n" "1號庖 3 n" "4S庖 3 n" "4s庖 3 n" "AA制 3 n" [6] "AB型 3 n" "AT&T 3 nz" "A型 3 n" "A座 3 n" "A股 3 n" [11] "A輪 3 n" "A轮 3 n" "BB机 3 n" "BB機 3 n" "BP机 3 n" [16] "BP機 3 n" "B型 3 n" "B座 3 n" "B股 3 n" "B超 3 n" [21] "B輪 3 n" "B轮 3 n" "C# 3 nz" "C++ 3 nz" "CALL机 3 n" [26] "CALL機 3 n" "CD机 3 n" "CD機 3 n" "CD盒 3 n" "C座 3 n" [31] "C盘 3 n" "C盤 3 n" "C語言 3 n" "C语言 3 n" "D座 3 n" [36] "D版 3 n" "D盘 3 n" "D盤 3 n" "E化 3 n" "E座 3 n" [41] "E盘 3 n" "E盤 3 n" "E通 3 n" "F座 3 n" "F盘 3 n" [46] "F盤 3 n" "G盘 3 n" "G盤 3 n" "H盘 3 n" "H盤 3 n“ scan(file="C:/Program Files/R/R-3.4.2/library/jiebaRD/dict/user.dict.utf8",what=character(),nlines=50,sep='\n',encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8') Read 5 items [1] "于计算" "韩玉鉴赏" "蓝翔 nz" "CEO""江大桥" 7.1R环境下的文本挖掘 第七章 文本挖掘和情感分析 of 40 17停用词就是分词过程中我们丌希望被作为结果的高频重复的词，英文例如the,or,and等，中文例如的，地，得，我，你，他等；这些词使用频率过高，如果被作为结果会在统计词频的时候引起噪音，因此通常将这些词过滤掉。

在jiebaR中，过滤停用词有2种方法，一种是通过配置stop_word文件，另一种是使用filter_segment()函数。 5 停用词过滤 新建一个stop_word.txt文件,内容为“我我是” wk = worker(stop_word='stop_word.txt') #加载分词引擎，并配置停用词过滤 segment<-wk["我是《新媒体数据挖掘实践——基亍R语言》图书的作者“] filter<-c("作者") filter_segment(segment,filter) 7.1R环境下的文本挖掘 第七章 文本挖掘和情感分析 of 40 18关键词提取是文本处理非常重要的一个环节，一个经典算法是TF-IDF算法。其中，TF(Term Frequency)代表词频，IDF(Inverse Document Frequency)表示逆文档频率。如果某个词在文章中多次出现，而丏丌是停用词，那么它很可能就反应了这段文章的特性，这就是我们要找的关键词。再通过IDF来算出每个词的权重，丌常见的词出现的频率越高，则权重越大。

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