R을 활용한 텍스트 마이닝 기초_1
한글 텍스트 분석하기
1. 패키지 설치
install.packages("KoNLP")
2. 라이브러리 로드 (Java 필수 필요)
library(KoNLP)
3. 함수
- extractNoun (한글 명사 추출)
- txt1 = readLines("좋아하는 괄일.txt")
- txt2 = sapply(txt1.extractNoun, USE.NAMEs=F
- 사전 사용 방법
- useSejongDic()
- 사전에 새로운 단어 추가
- margeUserDic(data.frame("파인애플","ncn")) # ncn 은 명사,
- 자동 추가 방법
- mergeUserDic(data.frame(readLines("파일명","ncn"))
- 사전 파일 경로
- .libPaths() # 로 경로 확인. (KoNLP 경로 아래 있음)
- 함수 사용시 UTF-8 에러 처리
- e
-
- 밀정 테스트
예제 1. 영화 밀정의 리뷰를 분석하여 워드 클라우드 작성하기
################################################################
## 영화의 리뷰를 분석하여 워드 클라우드 그리기
## 영화 밀정 워드 클라우드 그리기
################################################################
setwd("c:\\a_temp")
#install.packages(“KoNLP”)
#install.packages(“wordcloud”)
#install.packages("stringr")
#library(KoNLP)
#library(wordcloud)
#library(stringr)
#Step 1. 분석 파일을 불러 옵니다
data1 <- readLines("영화_밀정.txt")
data1
#Step 2. 문장을 단어로 분리합니다.
data1 <- gsub(" ","-",data1)
data1 <- str_split(data1,"-")
data1 <- str_replace_all(unlist(data1),"[^[:alpha:][:blank:]]","")
tran1 <- Map(extractNoun, data1)
tran1
tran11 <- unique(tran1)
tran2 <- sapply(tran11, unique)
tran2
tran3 <- rapply(tran2, function(x) gsub("리뷰", "", x), how = "replace")
tran3 <- rapply(tran3, function(x) gsub("영화", "", x), how = "replace")
tran3 <- rapply(tran3, function(x) gsub("평점", "", x), how = "replace")
tran3 <- rapply(tran3, function(x) gsub("내용", "", x), how = "replace")
tran3 <- rapply(tran3, function(x) gsub("제외", "", x), how = "replace")
tran3 <- rapply(tran3, function(x) gsub("ㅋㅋㅋ", "", x), how = "replace")
tran3 <- rapply(tran3, function(x) gsub("ㄱㄱㄱ", "", x), how = "replace")
tran3
tran4 <- sapply(tran3, function(x) {Filter(function(y) {nchar(y) <= 6 && nchar(y) > 1},x)} )
tran4
#Step 3. 공백을 제거하기 위해 저장 후 다시 불러 옵니다.
write(unlist(tran4),"밀정_2.txt")
data4 <- read.table("밀정_2.txt")
data4
nrow(data4)
#Step 4. 각 단어별로 집계하여 출현 빈도를 계산합니다 (1차 확인 단계)
wordcount <- table(data4)
wordcount
wordcount <- Filter(function(x) {nchar(x) <= 10} ,wordcount)
head(sort(wordcount, decreasing=T),100)
#Step 5. 필요없는 단어를 제거한 후 공백을 제거하고 다시 집계를 합니다.
# 이 과정을 여러 번 반복하여 필요 없는 단어들은 모두 제거해야 합니다.
txt <- readLines("영화gsub.txt")
txt
cnt_txt <- length(txt)
cnt_txt
for( i in 1:cnt_txt) {
tran3 <- rapply(tran3, function(x) gsub((txt[i]),"", x), how = "replace")
}
tran3
data3 <- sapply(tran3, function(x) {Filter(function(y) { nchar(y) >=2 },x)} )
write(unlist(data3),"밀_2.txt")
data4 <- read.table("밀_2.txt")
data4
nrow(data4)
wordcount <- table(data4)
wordcount
head(sort(wordcount, decreasing=T),100)
#Step 6. 전처리 작업이 모두 완료되면 워드 클라우드를 그립니다.
library(RColorBrewer)
palete <- brewer.pal(7,"Set2")
wordcloud(names(wordcount),freq=wordcount,scale=c(5,1),rot.per=0.25,min.freq=5,
random.order=F,random.color=T,colors=palete)
legend(0.3,1 ,"영화 댓글 분석 - 밀정 ",cex=1.2,fill=NA,border=NA,bg="white" ,
text.col="red",text.font=2,box.col="red")
savePlot("영화_밀정.png",type="png")
