京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
使用R语言进行中文分词
1.准备包
①rJava包
② Rwordseg包
③Java环境
④搜狗词库(此为扩展词库)
Rwordseg包依赖于rJava包。由于Rwordseg包并没有托管在CRAN上面,而是在R-Forge上面,因此在在R软件上面直接输入install.packages("Rwordseg")会提示错误。因此,我们需要在软件菜单栏点击 程序包
选择软件库 在选择R-Forge 即可,然后输入install.packages("Rwordseg")应该就OK了。或者输入下面代码:
[plain]view plaincopy
install.packages("Rwordseg", repos = "http://R-Forge.R-project.org")
一切准备工作做好了我们就可以进行分词了。首先加载我们所需要的包。然后对“ 我非常喜欢《跟着菜鸟一起学R语言》这个微信公众号 ”这句话进行分词。
[plain]view plaincopy
library(Rwordseg)
library(rJava)
text<-"我非常喜欢《跟着菜鸟一起学R语言》这个微信公众号"
segmentCN(text)
分词结果为:
[1] "我" "非常" "喜欢" "跟" "着" "菜" "鸟" "一起" "学" "R语言" "这个" "微信" "公众" "号"
我们可以发现这个分词有问题,比如说 “菜鸟”和“公众号”是一个词,但这里却分开了。我们该怎么处理呢?Rwordseg包里面提供了一个insertWords函数,具体如下
[plain]view plaincopy
insertWords(strwords,
analyzer = get("Analyzer", envir = .RwordsegEnv),
strtype = rep("userDefine", length(strwords)),
numfreq = rep(1000, length(strwords)), save = FALSE)
这就是insertWords函数,其中save参数是指 是否把这个词保存到词典里面。
[plain]view plaincopy
insertWords(c("菜鸟","公众号"),save=TRUE)
这样的话,菜鸟 和 公众号 就成两个词了。再次运行
结果为
[1] "我" "非常" "喜欢" "跟" "着" "菜鸟" "一起" "学" "R语言" "这个" "微信" "公众号"
但是如果我们不需要“菜鸟”这个分词了怎么办,这个时候我们就可以使用deleteWords()函数来从词典中删除这个分词。
[plain]view plaincopy
deleteWords(c("菜鸟","公众号"),save=TRUE)
这次我们在看看结果。
[1] "我" "非常" "喜欢" "跟" "着" "菜" "鸟" "一起" "学" "R语言" "这个" "微信" "公众" "号"
接下来我们使用一下搜狗的扩展词库,由于电影跟新速度较快,我这里下载了搜狗的热门电影大全词库,如何加载使用搜狗词库,点击可以查看我的另一篇博客。
[plain]view plaincopy
installDict("热门电影大全.scel","movie")
59391 words were loaded! ... New dictionary 'movie' was installed!
我把下载的词库放在了当前的工作目录下面了,所以直接输入词典名,没有添加地址。加载了该词典。如果出现上面的句子则表示这个词典加载成功了,我们命名为movie。
现在我们来测试一下面这个句子: 你喜欢看最后的巫师猎人吗
[plain]view plaincopy
text2<-"你喜欢看最后的巫师猎人吗"
segmentCN(text2)
"你" "喜欢" "看" "最后的巫师猎人" "吗"
可以看到“最后的巫师猎人”是一个词,如何我们把movie这个词典删除点会怎么样呢?
[plain]view plaincopy
uninstallDict("movie")
text2<-"你喜欢看最后的巫师猎人吗"
segmentCN(text2)
[1] "你" "喜欢" "看" "最后" "的" "巫师" "猎人" "吗"
其实加载搜狗词典的话我们就不用自己定义词典,就比如前面我们往词典里面插入“菜鸟”和“微信公众号”一样。这样可以很方便的分词,也省去了自己新建词典的时间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27