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我们围绕文本挖掘技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。 我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
此数据集中的Usenet公告板包括新汽车，体育和密码学等主题。
预处理
我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息，这些消息组织在子文件夹中，每个消息都有一个文件。
raw_text## # A tibble: 511,655 x 3
## newsgroup id text
## <chr> <chr> <chr>
## 1 alt.atheism 49960 From: mathew <[email protected]>
## 2 alt.atheism 49960 Subject: Alt.Atheism FAQ: Atheist Resources
## 3 alt.atheism 49960 Summary: Books, addresses, music -- anything related to atheism
## 4 alt.atheism 49960 Keywords: FAQ, atheism, books, music, fiction, addres## # … with 511,645 more rows请注意该newsgroup列描述了每条消息来自哪20个新闻组，以及id列，用于标识该新闻组中的消息。
tf-idf
TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。我们希望新闻组在主题和内容方面有所不同，因此，它们之间的词语频率也不同。
newsgroup_cors## # A tibble: 380 x 3
## item1 item2 correlation
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 talk.religion.misc soc.religion.christian 0.835
## 2 soc.religion.christian talk.religion.misc 0.835
## 3 alt.atheism talk.religion.misc 0.779
## 4 talk.religion.misc alt.atheism 0.779
## 5 alt.atheism soc.religion.christian 0.751
## 6 soc.religion.christian alt.atheism 0.751
## 7 comp.sys.mac.hardware comp.sys.ibm.pc.hardware 0.680
## 8 comp.sys.ibm.pc.hardware comp.sys.mac.hardware 0.680
## 9 rec.sport.baseball rec.sport.hockey 0.577
## 10 rec.sport.hockey rec.sport.baseball 0.577
## # … with 370 more rows主题建模
LDA可以整理来自不同新闻组的Usenet消息吗？
主题1当然代表sci.space新闻组（因此最常见的词是“空间”），主题2可能来自密码学，使用诸如“密钥”和“加密”之类的术语。
情绪分析
我们可以使用我们 探讨的情绪分析技术来检查这些Usenet帖子中出现的正面和负面词的频率。哪些新闻组总体上最积极或最消极？
在这个例子中，我们将使用AFINN情感词典，它为每个单词提供积极性分数，并用条形图可视化
用语言分析情绪
值得深入了解_为什么_有些新闻组比其他新闻组更积极或更消极。为此，我们可以检查每个单词的总积极和消极贡献度。
N-gram分析
Usenet数据集是一个现代文本语料库，因此我们会对本文中的情绪分析感兴趣.
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本文选自《R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究》。
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