使用R语言进行分词，并进行简单分析

使用tm包词频统计

文本预处理

tolower函数将所有英文字母转换为小写字母，removeNumbers函数将数字删除，removePunctuation函数将标点符号删除，removeWords函数将停用词删除，stripWhitespace函数将多余的空格删除，stemDocument函数将单词还原为其词根。

词频统计

使用TermDocumentMatrix函数将语料库对象转换为文档-单词矩阵，然后使用findFreqTerms函数找出出现频率最高的单词，使用rowSums函数统计每个单词出现的总次数。

代码实现

将分词和词频统计两部分封装成函数get_word_counts，注意传入参数text为数据库的文本列，例如tweets$text

library(tm)
get_word_counts <-function(text){
  # 分词
  corpus <- VCorpus(VectorSource(text))
  corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower))
  corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)
  corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
  corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english"))
  corpus <- tm_map(corpus, stripWhitespace)
  corpus <- tm_map(corpus, stemDocument)
  # 统计词频
  tdm <- TermDocumentMatrix(corpus)
  freq_terms <- findFreqTerms(tdm, lowfreq = 50)
  word_counts <- rowSums(as.matrix(tdm))
  word_counts <- sort(word_counts, decreasing = TRUE)

  return(word_counts)
}

demo调用，数据集链接

tweets <- read.csv('tweets.csv')
word_counts <- get_word_counts(tweets$text)
# 输出词频前25单词
result <- data.frame(count = word_counts)
print(head(result, n = 25))

使用wordcloud绘制词云

library(wordcloud)
# 获取前40个高频单词
top_words <- head(word_counts, n = 40)

# 绘制词云
wordcloud(words = names(top_words), freq = top_words, min.freq = 1, max.words = 100, random.order = FALSE, rot.per = 0.35, colors = brewer.pal(8, "Dark2"))