数据挖掘入门与实战 公众号： datadw
背景：分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。
思路：把用户关于世界杯的帖子拉下来，然后做中文分词+词频统计，最后将统计结果简单做个标签云.
后续：中文分词是中文信息处理的基础，分词之后，其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做，也是个知识发现的过程。
* 中文分词常用实现：
单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量分布式：Hadoop+Smallseg库
词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载
这里只先介绍单机的实现：
1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言
2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
* 环境准备 (Windows或Linux版本都行)：
R下载：http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/
Rwordseg包下载：https://r-forge.r-project.org/R/?group_id=1054
rJava包下载：http://cran.r-project.org/web/packages/rJava/index.html
Rwordseg和rJava这些包解压后放到\R\R-3.1.0\library即可
* R语言 实现 代码
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# 加载rJava、Rwordseg库
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library(rJava);
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library(Rwordseg);
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# == 读入数据
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lecture=read.csv("E:\\worldcup_test.txt",sep=",",header=TRUE,fileEncoding="UTF-8");
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# 查看前几行，看是否有字符编码问题
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head(lecture);
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# 获取数据集长度
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n=length(lecture[,1]);
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print(n)
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# == 文本预处理
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res=lecture[lecture!=" "];
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#剔除URL
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res=gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",res);
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#剔除特殊词
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res=gsub(pattern="[我|你|的|了|是]","",res);
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# == 分词+频数统计
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words=unlist(lapply(X=res, FUN=segmentCN));
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word=lapply(X=words, FUN=strsplit, " ");
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v=table(unlist(word));
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# 降序排序
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v=rev(sort(v));
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d=data.frame(word=names(v), freq=v);
-
# 过滤掉1个字和词频小于100的记录
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d=subset(d, nchar(as.character(d
word))>1 & d
" role="presentation" style=" display: inline-block; line-height: 0; font-size: 20.32px; word-wrap: normal; word-spacing: normal; float: none; direction: ltr; max-width: none; max-height: none; min-width: 0px; min-height: 0px; border: 0px; padding-top: 1px; padding-bottom: 1px; ">
word))>1 & d
word))>1 & d
freq>=100)
-
-
# == 输出结果
-
write.csv(d, file="E:\\worldcup_keyword.txt", row.names=FALSE)
将文本信息存放在E:\\worldcup_test.txt中，运行后E:\\worldcup_keyword.txt就是保存了统计完的结果了.
* 常见问题：一些词没被识别 => 手动添加词库
只使用默认词库的分词效果不是很好，最主要问题就是一些球星名字没有被识别出来.
这种情况需要手动添加一些词库进来，一般使用Sougou词库，在Sougou输入法的工具箱里，有细胞词库一栏，点击后即可在其官网下载需要的词库。
除了使用网上的词库，也可以自己手动添加一些词进去，每个词一行写到.txt文件上，调用installDict()添加即可
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# == 添加新词库(跑一遍即可)
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installDict("D:\\Program Files\\R\\R-3.1.0\\libword\\myword.txt", dictname="myword")
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installDict("D:\\Program Files\\R\\R-3.1.0\\libword\\foodball.scel", dictname="foodball")
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# 显示当前手动添加的词库
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listDict()
手工添加完词库后，分词效果明显就上来了：
* 常见问题：文本存在乱码和特殊字符 => 脚本过滤
由于帖子属于UGC内容，一些乱码和特殊字符会影响R语言处理文本。比如read.cvs()读入文件读到乱码就返回了，没能读入全部文本。
这里没有深入去看R语言的字符处理方式，而是选择绕开这个问题，统一将utf8文本转成unicode，写了段Python根据中文的编码范围来过滤掉乱码（替换为" "）：
* 常见问题：文本数据量过大 => 切分文件分批次计算、或使用Hadoop+Smallseg库
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* 中文分词基础
1、分词算法：
a、基于规则（即字符串匹配，词库组织成字典树）
- 正向最大匹配：从左到右，"不知道|你|在|说什么"
- 反向最大匹配：从右到左，"不|知道|你在|说|什么"
- 最短路径：切出来的词最少，"不知道|你在|说什么"（效果较好）
b、基于词义（还不成熟）
c、基于统计（概率论）
2、语料库（词库）：来源于大量真实文本的加工和训练
* 中科院ictclas中文分词系统
中科院的ictclas应该是国内做得最好的中文分词系统了，例子使用的Rwordseg分词包就是基于ictclas算法实现，具体算法思路可在其官网贴出的相关论文学习到：（
http://www.ictclas.org/
）
