tm，一个文本挖掘应用程序框架

[tanjimajha12]

R中的文本挖掘：
任何关于文本挖掘的讨论如果没有关于 R 和 Python 的部分都是不完整的。

R 是数据科学领域最流行的开源编程语言之一，其中包括用于数据处理的 tm、SnowballC、ggplot2 和词云等软件包。

我们知道自然语言具有模棱两可性。与编程语言不同，语句的语义或含义取决于上下文、语气和情绪。文本挖掘通过分析文本数据中涉及的情绪，帮助计算机理解文本的“含义”。例如，对产品或服务的正面评价、将电子邮件分类为有用或垃圾邮件等。

R 库实现了一些常见的文本 冰岛手机号码列表 挖掘技术，用于情感分析、构建词云并处理文本以进行有意义的分析。

要理解使用 R 进行文本挖掘，需要了解正在使用的文本挖掘包。以下包通常用于使用 R 进行文本处理。

RSQLite，R 的“SQLite”接口

SnowballC，文本词干库
Wordcloud，用于制作词云可视化
Syuzhet，文本情感分析
ggplot2，最好的数据可视化库之一
quanteda，N-grams
可以使用以下命令安装这些包：

install.package(“软件包名称”)

数据分析网站图像python

Python中的文本挖掘：
在 Python 中，这种挖掘与 R 非常相似，唯一的区别是 Python 提供了更大的灵活性和更直观。你可以从 Python 脚本片段开始，这些片段可以很容易地找到，用于标记、标记、词干提取/词形还原、停用词删除等，只需按照文本中的目标进行即可。

在这里，我们讨论 Python 数据挖掘的 3 个基本步骤。每个步骤都会做两件事：展示一个让你熟悉 NLP 基础知识的核心任务，并向你介绍每个任务的一些常用 API 和代码库。数据挖掘的三个任务是：

建立语料库——使用 Tweepy 从 Twitter 的 API 收集示例文本数据。
分析文本——使用我们自己的 SDK 分析一段文本的情感。
可视化结果——如何使用 Pandas 和 matplotlib 查看你的工作成果。
当比较 Python 和 R 时，我会说 Python 中有更多的自然语言处理库可用，例如 nltk 和 gensim，它们与 numpy、scipy 和 sci-kit-learn 等其他库相关联。虽然 R 同样出色，拥有 tm 和 RTextTools 等库，但它没有类似 numpy 的库，因为 R 本身就是为执行此类计算而设计的。此外，Python 还可用于通过生成可重用代码来开发更大的软件项目。