R语言文本挖掘
中文及英文的文本挖掘——R语言
所需要的包tm(text mining) rJava,Snowball,zoo,XML,slam,Rz, RWeka,matlab
1文本挖掘概要
文本挖掘是从大量的文本数据中抽取隐含的，求和的，可能有用的信息。
通过文本挖掘实现
?Associate：关联分析，根据同时出现的频率找出关联规则
?Cluster：将相似的文档（词条）进行聚类
?Categorize：将文本划分到预先定义的类别里
?文档自动摘要：利用计算机自动地从原始文档中提取全面准确地反映该文档中心内容的简单连贯描述性短文。
文本挖掘的运用主要有如下几方面
●智能信息检索
同义词，简称词，异形词，同音字、赘字移除
●网络内容安全
内容监控
内容过滤
●内容管理
自动分类
检测和追踪
●市场监测
口碑监测
竞争情报系统
市场分析
2英文文本挖掘实例
实现多个英文文档的聚类分析
2.1文本预处理
2.1.1读取文本内容
#取得tm内部文件texts/crude/下的文件目录。
>library("tm",lib.loc="d:/ProgramFiles/R/R-3.0.3/library")
> vignette("tm")#获取相关帮助文档的内容，pdf格式
reut<-system.file("texts","crude",package='tm')
#用Corpus命令读取文本并生成语料库文件由于要读取的是xml文件，所以需要xml包reuters <- Corpus(DirSource(reut), readerControl = list(reader =
readReut21578XML))
# DirSource指示的是文件夹路径，如果是单个向量要设为语料库则VectorSource(向量名) readerControl不用设置
查看前两个语料变量内容
另外可以从本地文件中读取用户txt文件
> inputtest<-read.csv(file.choose())
2.1.2文本清理
对于xml格式的文档用tm_map命令对语料库文件进行预处理，将其转为纯文本并去除多余空格，转换小写，去除常用词汇、合并异形同意词汇，如此才能得到类似txt文件的效果需要用到的包SnowballC
reuters <- tm_map(reuters, PlainTextDocument)#去除标签
reuters <- tm_map(reuters, stripWhitespace)#去多余空白
reuters <- tm_map(reuters, tolower)#转换小写
reuters <- tm_map(reuters, removeWords, stopwords("english"))
tm_map(reuters, stemDocument)
2.1.3查找含有特定语句的文档
例如找出文档编号为237而且包含句子INDONESIA SEEN AT CROSSROADS OVER ECONOMIC CHANGE 的文档。
> query <- "id == '237' & heading == 'INDONESIA SEEN AT CROSSROADS OVER ECONOMIC CHANGE'" > tm_filter(reuters, FUN = sFilter, query)
找到
由于语料库已经将大小写转换以及将介词类删除所以对应的语句只是特有单词的组合。
2.1.4生成词频矩阵并查看内容
dtm <- DocumentTermMatrix(reuters)
查看某部分的词频内容个数，其中dtm行提示哪个文件，列表示词语。
> inspect(dtm[10:15,110:120])
A document-term matrix (6 documents, 11 terms)
Non-/sparse entries: 6/60
Sparsity : 91%
Maximal term length: 9
Weighting : term frequency (tf)
Terms
Docs activity. add added added. address addressed adherence adhering advantage advisers agency [1,] 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 2
[2,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[3,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
[4,] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2
[5,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[6,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2.1.5查看含有特定词的文档
若要考察多个文档特定词汇的出现频率或以手工生成字典，并将其作为生成阵的参数> inspect(tdm[c("price", "texas"),c("127","144","191","194")])
A term-document matrix (2 terms, 4 documents)
Non-/sparse entries: 6/2
Sparsity : 25%
Maximal term length: 5
Weighting : term frequency (tf)
Docs
Terms 127 144 191 194
price 2 1 2 2
texas 1 0 0 2
> inspect(DocumentTermMatrix(reuters,
+ list(dictionary = c("prices", "crude", "oil"))))
A document-term matrix (20 documents, 3 terms)
Non-/sparse entries: 41/19
Sparsity : 32%
Maximal term length: 6
Weighting : term frequency (tf)
Terms
Docs crude oil prices
127 3 5 4
144 0 11 4
191 3 2 0
194 4 1 0
211 0 2 0
236 1 7 2
237 0 3 0
2.1.6元数据操作（词元素）
2.1.6.1查看词条出现次数大于某个具体值的词
findFreqTerms(dtm,5)#查看出现频大于等于5的词
2.1.6.2查看与某一词相关度大于0.8的词条
> findAssocs(dtm,'opec',0.8)
opec
meeting 0.88
15.8 0.85
oil 0.85
emergency 0.83
analysts 0.82
buyers 0.80
2.1.7处理词频矩阵
> dtm2<-removeSparseTerms(dtm,sparse=0.95) //parse值越少，最后保留的term数量就越少0.95是指如果某一词出现在文档的概率少于（1-0.95）则不再保留到词频矩阵。即删除权重少的元素。
2.1.8转换为标准阵
temp=as.data.frame(inspect(dtm2))
> temptoscale<-scale(temp)
2.2文本挖掘——聚类分析
> d <- dist(temptoscale, method = "euclidean")
> fit <- hclust(d, method="ward")
> plot(fit)
2.3分析结果
从聚类图可以看出，文档16和17是比较接近的。而3，4，1，19可以聚成一类，1，6，11，10，13也可分别聚为一类
3中文文本挖掘实例
3.1前期准备
3.1.1Mmseg4j分词
使用中文分词法，由于词之间无有像英文一样的空隔，好在有Java已经解决了这样的问题，我们只需要在R-console里加载rJava与rmmseg4j两个工具包即可。如
>mmseg4j("中国人民从此站起来了")
[1] 中国人民从此站起来
但事实上其技术是好几代之前的了，目前很少有人还在使用，并且其精度不高，用户自定义词典在R测试并无效。
> teststring<-c('我要学习r语言，兴趣小组，学无止尽')
> mmseg4j(teststring)
[1] "我要学习 r 语言兴趣小组学无止尽"
尽管在D:\Program Files\R\R-3.0.3\library\rmmseg4j\userDic中将自定义的词典r语言写入，但似乎并没有被识别到。
3.1.2Rwordseg介绍
所需要的中文分词包Rwordseg，rjava包
Rwordseg 是一个R环境下的中文分词工具，使用rJava调用Java分词工具Ansj。
Ansj 也是一个开源的 Java 中文分词工具，基于中科院的 ictclas 中文分词算法，采用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）。作者孙健重写了一个Java版本，并且全部开源，使得 Ansi 可用于人名识别、地名识别、组织机构名识别、多级词性标注、关键词提取、指纹提取等领域，支持行业词典、用户自定义词典。
3.1.2.1分词
segmentCN(strwords,
analyzer = get("Analyzer", envir = .RwordsegEnv),
nature = FALSE, nosymbol = TRUE,
returnType = c("vector", "tm"), isfast = FALSE,
outfile = "", blocklines = 1000)
nature用于设置是否输出词性，默认不用。
> segmentCN(teststring)
[1] "我" "要" "学习" "r语言" "兴趣" "小组" "学" "无" "止" "尽"
加入用户自定义词典并进行测试
3.1.2.2自定义词典
> insertWords(c("我要"))
> segmentCN(teststring)
[1] "我要" "学习" "r语言" "兴趣" "小组" "学" "无" "止" "尽"
3.1.2.3安装新的词典
installDict("E:/default.dic")
3.1.2.4人名识别设置
> getOption("isNameRecognition")
[1] FALSE
segment.options(isNameRecognition = TRUE)用于设置是否进行人名识别segment.options(isNameRecognition = TRUE)
3.1.3读取网站内容
> library("XML", lib.loc="d:/Program Files/R/R-3.0.3/library")
> x <- htmlParse("https://www.sodocs.net/doc/db11548385.html,/cn/")
> iconv(xmlValue(getNodeSet(x, "//a[@href]")[[1]]), 'UTF-8', '')#转换编码
[1] "COS论坛 | 统计之都"
tables=readHTMLTable(x)#读取内容
> tables
$`NULL`
NULL
$latest
帖子—发表新帖子
作者最后回复最近更新
1 COS论坛说明（新手必读） - 23…474849 979 谢益辉 cassiusoat
2 周
3.1.4Tm中文常识
在tm 中主要的管理文件的结构被称为语料库（Corpus），代表了一系列的文档集合。语料库是一个概要性的概念，在这里分为动态语料库（Volatile Corpus，作为R 对象保存在内存中）和静态语料库（Permanent Corpus，R 外部保存）。在语料库构成中，x 必须有一个说明资料来源（input location）的源对象（Source Object）。我们可以看一下tm 中Corpus（或VCorpus）函数的用法，对于动态语料库：
Corpus(x,
2 readerControl = list(reader = x$DefaultReader, language = "en"),
3 ...)
在tm 中静态语料库也是可以处理的，但需要使用filehash 包来支持：
1 PCorpus(x,
2 readerControl = list(reader = x$DefaultReader, language = "en"),
3 dbControl = list(dbName = "", dbType = "DB1"),
4 ...)
对于这些资料来源（即x），tm 包提供了一些相关的函数，比如
? DirSource：处理目录
? VectorSource：由文档构成的向量
? DataframeSource：数据框，就像CSV 文件
第二个参数是readerControl，这里必须声明reader 和language 两个内容。第一个reader是指从资料源创立的文本文件。tm 包提供了一系列的函数支持（比如，readPlain(),readGmane(), readRCV1(), readReut21578XMLasPlain(), readPDF(), readDOC() 等）。
3.2文件整理
将各个文档放入一个csv文件夹中，格式如下
3.3读取文件
> mydata<-read.csv(file.choose(),header=T)
3.4生成并处理语料库
> txt<-Corpus(VectorSource(mydata))
> txt<-tm_map(txt,removeNumbers)#去除数字
> txt<-tm_map(txt,stripWhitespace)#去除多余空格
> txt<-tm_map(txt,removePunctuation)#去除标点符号
> txt<-tm_map(txt,removeWords, stopwords("english"))#将英文中的停词删掉：例如把that at 等英文介词去掉。
> txt<-tm_map(txt,PlainTextDocument)#去掉空文件
> inspect(txt[1])#查看内容
A corpus with 1 text document
The metadata consists of 2 tag-value pairs and a data frame Available tags are:
create_date creator
Available variables in the data frame are:
MetaID
$txt1
确定性趋势
3.5中文分词并重新生成语料库
txt<-segmentCN(as.character(txt))#将语料库中的中文时行分词
txt<-Corpus(VectorSource(txt))
3.6导入中文停词表
将文件转换成csv文件导入中文停词表，并转换成向量格式
cnword<-read.csv(file.choose(),header=F,stringsAsFactors=F)
cnword<-as.vector(cnword[1:dim(cnword)[1],])#需要为向量格式
3.7生成词频矩阵并处理稀疏词汇
dtm<-DocumentTermMatrix(txt,control=list(dictionary=cnword,removePunc tuation = TRUE,stopwords=TRUE, wordLengths = c(1, Inf)))
#Punctuation是否去掉标点符号默认falseremoveNumbers是否去掉数字默认false，
#dictionary设置要统计的中文词语，如果不设置的话，默认会从所有的语料库里统计。
#wordLengths设置如果词的长度大于X时舍去。
> dtm2 = removeSparseTerms(dtm, sparse=0.9)
df_dtm2<-as.data.frame(inspect(dtm2))#将词频矩阵转换为数据框格式得到A document-term matrix (5 documents, 783 terms)
Non-/sparse entries: 890/3025
Sparsity : 77%
Maximal term length: 65
Weighting : term frequency (tf)
3.8文本挖掘——聚类分析
> d <- dist(dtm2, method = "euclidean")
> fit <- hclust(d, method="ward")
> plot(fit)
3.9分析结果
事实上文件123是有关于时间序列实习笔记，其相似度最高，图中也显示了他们可以聚为一类，证明分析的可靠性。
【原创】R语言文本挖掘tf-idf,主题建模,情感分析,n-gram建模研究分析案例报告(附代码数据)
务（附代码数据）, 咨询QQ：3025393450 有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了 欢迎登陆官网：https://www.sodocs.net/doc/db11548385.html,/datablog R语言挖掘公告板数据文本挖掘研究分析 ## Registered S3 methods overwritten by 'ggplot2': ## method from ## [.quosures rlang ## c.quosures rlang ## print.quosures rlang 我们对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行从头到尾的分析。此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题，并提供由许多用户编写的丰富文本。该数据集可在https://www.sodocs.net/doc/db11548385.html,/~jason/20Newsgroups/（该20news-bydate.tar.gz文件）上公开获取，并已成为文本分析和机器学习练习的热门。 1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。我们可以看到在这样的文件用的组合read_lines()，map()和unnest()。 请注意，此步骤可能需要几分钟才能读取所有文档。 library(dplyr) library(tidyr) library(purrr)
务（附代码数据）, 咨询QQ：3025393450 有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了 欢迎登陆官网：https://www.sodocs.net/doc/db11548385.html,/datablog library(readr) training_folder <- "data/20news-bydate/20news-bydate-train/" # Define a function to read all files from a folder into a data frame read_folder <-function(infolder) { tibble(file =dir(infolder, https://www.sodocs.net/doc/db11548385.html,s =TRUE)) %>% mutate(text =map(file, read_lines)) %>% transmute(id =basename(file), text) %>% unnest(text) } # Use unnest() and map() to apply read_folder to each subfolder raw_text <-tibble(folder =dir(training_folder, https://www.sodocs.net/doc/db11548385.html,s =TRUE)) %>% unnest(map(folder, read_folder)) %>% transmute(newsgroup =basename(folder), id, text) raw_text ## # A tibble: 511,655 x 3 ## newsgroup id text ##
语言美之诗歌鉴赏
语言美之诗歌鉴赏 发表时间：2016-10-11T14:18:11.903Z 来源：《语言文字学》2016年5月作者：傅泉松 [导读] 中国的古典诗歌不仅优美，而且拥有丰富的内涵。 四川省凉山州西昌市西昌学院南校区 615000 前言 中国的古典诗歌不仅优美，而且拥有丰富的内涵，不仅能够激发读者丰富的情感，使之发生跌宕起伏的变化，而且能够使读者在理解感悟与吟咏诵读时于潜移默化中受到美的熏陶与感染，使读者尽可能多地感受中国语言文化的深厚蕴，于耳濡目染之间了解和热爱祖国的优秀文化与悠久历史。本篇文章着重讲解如何鉴赏诗歌，如何领会意境，提高品位，培养鉴赏能力，体会中华语言之美。曾经有人这样问过我们该当如何地生存呢？于是就有人给过这样的答案“诗意地栖息在大地上”这是多美富有诗意的唯美的答案了。那么我们就这句最具诗意的回答展开我们的研究讨论如何发现语言美，如何鉴赏诗歌。 第一章如何鉴赏诗歌 想要了解鉴赏诗歌首先我们得了解什么是诗呢。文学定义为：“诗是一种最集中地反映现下社会生活的文学样式，诗里面饱含着丰富的想象和感情，常常以直接抒情的方式来表现，而且凝练，在和谐的程度和节奏的上特别鲜明，它所用的语言和散文是有区别的，我们可以从以下几方面入手鉴赏诗歌。 1.1细读精读慢读用心去感受诗歌塑造的形象。 阅读诗歌是首先要求我们就是要细读精读慢读的用心去感受是个索要塑造的形象以及诗歌所要表达的心情，“吟哦讽诵”应是我们走进一首诗歌的唯一路径。赏析诗歌，就应反反复复地读，仔仔细细地读。在诗歌中寻找、感受诗的鲜明的形象，并领会作者蕴含的感情。 1.2、朗读诗歌细细品味思考诗歌所不表达的意境。 好的诗歌必有好的意境。每首诗歌的意境，都是指作者在作品中所描绘的生活图景和所抒发的思想感情相融合而成的一种艺术境界，也就是作者心中所抒发的“情”与现实生活中的“物”有机统一后，经过提炼升华，能引人进行充分想象的艺术空间的审美化境 1.3读诗歌时要多联想多方探寻诗的价值。 只有在读诗歌的时候多方位的思考才会明白作者想要表达的意境与感情，就像俗语说的，惟有知人论世，才能评说诗歌价值。假如读者对诗人创作的时代背景、地理环境、社会习俗、以及诗人的生活遭遇和思想倾向、创作道路等有所了解，那么会更有有助于我们更加深刻地理解诗歌。 第二章鉴赏诗歌的方法 2.1鉴赏诗歌借助诗词题眼的方法 在鉴赏诗歌的时候许多诗歌，一看诗歌的标题就大体可以让读者了解到诗歌丰富的内涵和全诗的感情基调。例如杜甫的古诗《春夜喜雨》，题眼中的“喜”字就基本上奠定了全诗载欣载喜的感情基调，尽管在全诗中喜字没有露面，但“喜”意从诗意中透漏出来。所以，鉴赏诗歌首先要品味富于表现力的“诗眼”或“题眼 2.2、鉴赏诗歌可以借助主旨句鉴赏诗歌 什么是主旨句呢，其实所谓的主旨句就是诗歌中能充分表达作者思想情感和写作目的的句子。在表情达意上，一般是议论性或抒情性的，常常把它放在诗词的后半部分。 2.3鉴赏诗歌要学会借助常见文化意象 这里所说的“常见文化意象”是指古代诗歌中作者采用的富有固定感情色彩和象征意义的景或物。比如“爱莲说”中的诗句“予谓菊，花之隐逸者也；牡丹，花之富贵者也；莲，花之君子者也”都是靠物来比喻人抒发作者的感情。 第三章如何培养诗歌鉴赏能力 鉴赏诗歌，能够领会意境，提高我们的品位，培养我们鉴赏诗歌的能力，简单概括地说，主要有三步 3.1首先鉴赏诗歌我们要读懂诗，我们鉴赏一首诗歌的第一步就是要能够读懂它。如果读不懂，那么鉴赏也就无从谈起，我们要读明字意，要读明白每个字的含义，达到字字落实的地步。比如：李清照的《醉花阴》中“帘卷西风，人比黄花瘦”的“瘦”字，如果不能很好地理解，那么就无法透彻地理解诗人的情感。第二步就是读懂典故，对诗词中所用典故要弄明白。鉴赏诗歌中的有些诗词，不用典故，读者们阅读的障碍相对来说要小些；但是有些诗歌，运用典故较多，而且运用得颇为巧妙，如果弄不清楚，仅仅从字面上理解读懂，但是很难正确解读其中的内涵。例如，高山流水的故事也作“流水高山”，相传春秋俞伯牙善于弹琴，钟子期善于听琴。每当伯牙弹弹到描写高山、流水的典调时，钟子期就感到他的琴声犹如巍峨的高山、浩荡的江河。钟子期死后，伯牙叹无知音，不再弹琴。后常借指知音或乐曲的高手。不理解这个典故，就不能很好理解二人的感情。 第三步就是读明意象，就是弄清诗歌中作者所选意象的代表。所谓意象，是诗歌中用来寄托诗人情感的具体可感的客观物象。诗歌本身是含蓄、凝练的艺术，作者的情感往往不是在诗歌中直接流露，也不是思想的直接灌输，写景则借景抒情，咏物则托物言志。这就是借助意象来表达作者自己的情感。 3.2其次鉴赏诗歌我们要读透诗，读透诗歌这是我们鉴赏古典诗词的第二步。在这一步上，我们要做到四会，分别是要求读者会“知人论世”所谓的知人论世，是用于古典诗词鉴赏，主要指要了解诗词的作者及写作背景。这里的了解作者，包括了解作者的生平、思想、创作道路、艺术风格等；了解作者的写作背景，也包括了解作者写作时的时代背景、作者写作时的心境及同时代其他作者的同类作品等。要求我们会“沿波讨源”，就是指会根据诗中的线索去探究作品之源乃至作者的师承之源等。会挖掘意境意境，是研究诗歌中重要美学范畴之一。我们要鉴赏诗歌，关键要会挖掘其意境。会鉴别俗话说:“有比较，才有鉴别。”在鉴赏古典诗词时，会就同题目或同题材的作品加以比较，辨别其异同，品评其高下，这对读透作品是极为有利的。可进行思想与艺术性的全方位的比较，也可着重就诗词的主旨、意象、章法、技巧、风格等其间一两个要素加以比较，说明其特点，道尽其妙处。 等。 3.3鉴赏诗歌我们要读化诗，读化诗歌这是我们鉴赏古典诗词的第三步，也是最重要的一步。也就是说我们要对一首诗歌进行解读，不
20届高考语文二轮复习讲义 第1部分 复习任务群7 散文文本阅读18 赏析艺术之美,抓住手法语言
任务(十八)赏析艺术之美，抓住手法语言
任务情境 赏析散文手法美和语言美一直是高考散文考查的重点之一。经过一轮复习，考生已初步建立起表达技巧的知识体系，掌握了答题的两个环节：指出所用的手法，分析表达效果。但在实际做题过程中依然存在着判断不准、切入不全、不会分析表达效果等问题。因此，二轮复习一方面要继续强化记忆有关表达技巧的知识清单，另一方面要在审题答题的各个环节上加强训练，以期实实在在地提高赏析水平。 自主检测，自我诊断 一、阅读下面的文字，完成文后题目。 小满小满，小麦渐满。民谣里这样说，说的是小满节气的到来，小麦刚刚灌浆，青青的麦穗初露，远非到了一片金黄的成熟时候。节气和姑娘初恋的形象完全吻合，和那时姑娘的生理与心理完全吻合：只是小满，远非丰满；只是灌浆初始的青涩初恋，远非血液贲张的炽烈热恋；只是麦穗在初夏的风中羞涩地轻轻摇曳，和清风说着似是而非的缠绵情话，远非在
酷烈的热风中沉甸甸垂下金碧辉煌的头，摆出一副曾经沧海看穿一切，万事俱备只待开镰收割的骄傲样子。 纵使孙犁笔下的小满，是泛着载不动许多愁的一泓池水；纵使电影屏幕中的小满，是连一叶扁舟都没有驶向对岸的一湾湖水，却都是清澈的还没有被污染的水。小满，之所以让人怜爱，正在于此。世界上还有比初恋更让人觉得美好而值得回忆的吗？初恋是小荷才露尖尖角，是轻翰掠雨绡初剪，是圆荷浮小叶，细麦落轻花，那样的清浅可爱，那样的天真纯洁，那样的美好动人。(节选自肖复兴《小满》，有删改) 1．分析文段中画线句子的表达特色。 答： 答案①运用比喻、排比、反问等修辞手法，形象生动地表现出初恋的纯洁美好。②多用整句，读起来朗朗上口，有音韵美。③语言典雅，化用诗句，富有诗意。 二、阅读下面的文字，完成文后题目。 ①小车像只负重的岩鹰，缓缓盘旋而上，将雪峰山深处亘古沉默的幽绿一层层抛在脚下。 ②一路陪伴我们的是盛夏里一场粗犷的雨。雨点似乎窥伺漫山油油绿意已久，忘情倾泻而来，清脆如金石相扣，将山脚统溪河野性的轰响稀释得若有若无，像天外渺远的钟磬声。这是有着世居深山更深处乡民特质的雨，淳朴而大气，敦厚而好客。从我们一行钻入雪峰山，抵近统溪河河岸，望见穿岩山眉梢时，它们便紧随而行，似乎生恐浓荫如盖的莽莽丛林凉意不够，怠慢了远道而来的我们。 ③我依旧汗意涔涔，却都是穿岩山壁立悬崖惊出的冷汗。小车蓦地停在了山腰人工凿出的一处平地，我弓腰钻出车门，长吁一口气。抬头，一座静默的古寨跃入眼眸。“枫香瑶寨”几个大字将银色的雨幕染成温婉的金黄。古寨木墙黑瓦，松木的清香扑鼻而来；门楼上三层屋檐清俊雅致，弯翘欲飞。我脑海里蓦地闪过许多镜头：白发长髯的瑶王率领族人避居于此，山高林老，不知有汉，无论魏晋，时耕时猎，怡然自乐。 ④似乎为了印证这些我从纸上得来的印象，刚近寨门，山歌乍起，一排五彩民族服饰的窈窕女子笑靥烂漫，端着大碗酒肉拦在了门口，“瑶王”迎了上来。他是一个真正的雪峰之子，穿岩山国家森林公园的规划设计者，也是我神交多时的好友。他穿着随意，憨厚而儒雅，淡淡的微笑里漫溢古朴的书卷气，绝不似一个久居深山的“山人”，而像是一个大学校园中寻常可见的学者。 …… ⑤廊檐外风雨潇潇，不觉已过三杯。“瑶王”聊起了雪峰山深处的先贤——《辞海》主编舒新城，眼里满是敬慕与神往。我一页页翻阅他影印出版的《舒新城与现代名人书信集》，忽然觉得眼前这位山间高士，还是一位达则兼济天下的真正儒者。他有一部长篇小说的草稿，至今不肯出版，说还要锤炼锤炼。我想，他真正的传世之作其实已赫然问世，这部书写在大山之巅的大著，将被雪峰山的乡民们藏之名山，传诸后世而不朽。
语言之美
语言之美 学习语文，最深刻的感受便是美了吧。诗，词，曲，文，辞藻华丽者，美之；平淡朴实者，美之；妙趣横生者，美之。又走入文字间，与作者一起体验新奇的故事，感受真挚的情感，感慨作者的命运，领悟发人深省的道理。其中深意，美入心灵。 我们常有唐诗，宋词，元曲，清小说之说，她们不仅仅是各自时代的艺术符号，也是我国古代文学艺术史上璀璨的明珠。 谈起唐诗，总会想到盛唐气象，而李白，便是这一时期的代表人物之一。他的富于想象，豪迈大气的诗风为他带来此后一代代粉丝。最为印象深刻的是《宣州谢朓楼饯别校书叔云》，他虽有烦忧，却不为烦忧压抑，依然雄心壮志，想要上九天揽月。他似乎永远在追求理想，永远天真。语言，吟唱理想。 走进宋代，对苏轼先生的印象，一直以来停留在他豪放奔放的词风以及独特的人格魅力上。但在《江城子-乙卯正月二十日夜记梦》这首写予亡妻的悼亡诗中，他谈及感情，却亦是感人肺腑，令人感动落泪，难以忘却。他写：不思量，自难忘。不曾想起，因为从未忘记。他说：小轩窗，正梳妆。仿佛看见了亡妻在窗前梳妆打扮的身影。这般深情，却是阴阳相隔，大抵已是人世间最痛苦的事了。语言，传达情感。 许是中国古代任何一个朝代都比不上元代是非不分，善恶颠倒，读元代文人的作品，总是可以感受到他们不经意间流露出的愤懑又无可奈何的妥协。马致远在他的《双调夜行船》中感叹名标青史、功业不朽、富贵久长的虚幻，劝说世人及时行乐。可这又如何是他最初的想法呢？他只是无力改变，于是最后超脱物外，慷慨放逸。却也还是忍不住，又谈起社会黑暗，世人丑恶。语言，表达感慨。 清多小说。少不经事之时，蒲松龄的《聊斋志异》是关于鬼神志怪想象的开端。学习《婴宁》，婴宁自山林走进人间，我期望她有一个幸福的未来，她却由一个拈花爱笑的少女变成不再笑的稳重懂事的少妇。虽说在世俗眼里，这是一个非常好的结局了，但总觉得有些遗憾。为什么我们每个人都需要符合社会期望呢？语言，引起思考。 语言之美，不只是汉语，也存在于各种语言中。我们从汉语开始接触世界，认识世界，也知道世界不只肉眼所见。所以在学习汉语时，也要去尽力学好英语，尝试接触更多的新东西。 我们知道，母语影响着我们的外语水平，我们的母语水平越高，外语水平也会越容易得到提升。作为一名英语学习者，同时接触到两种语言体系。语言的共性不仅使持续的汉语言文学的学习可以提高我的阅读水平，有助于我在英语学习中更容易理解作者的写作意图；也能增强我对文字的敏感度，提高我的英语写作水平。 但虽说这两者都是语言，背后确是由不同的文化与思维体系支撑着，所以我们也要认识到这些差异，通过提高思辨能力，把握这些差异。加深对其他语言体系的理解，去理解隐藏在一个个词语之后的美。
文本挖掘
文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理
文本挖掘在科研上的应用 复习资料
1.数据挖掘(data mining)：在数据集中正规地发现有效的、新颖的、可能有用的、可读懂的模式的过程。 2.数据挖掘的十大经典算法：C4.5、PageRank、k-Means、AdaBoost、SVM、kNN、Apriori、Naive Bayes、EM、CART。 3.数据挖掘对过程与方法的要求： 1.正规：正式的、正经的，不是不经意的、偶然的；不是手工完成的：不是写综述，也不是meta分析 2.新颖：发现隐含的知识，发现的模式必须是新的。 3.可能有用：可以用于增进人类认识的知识，发现的知识将来有实际效用。 4.关联规则挖掘：从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现的模式、关联和相关性。 5.数据挖掘的种类： 按照算法，分为预测和描述两类： 1.预测：利用数据库中已有的变量来预测未知或将来的数值。利用建模技术，对患某一种疾病的病人预测其预后情况。 2.描述：注重发现能够描述数据的模式，提供给用户解释和表述。对数据中的模式或关系进行辨别，探索已有数据的性质，而不是预测新的性质。 按照挖掘对象分为：结构化数据挖掘、非结构化数据挖掘 1.结构化数据挖掘：医院病人的数据库，商场顾客购物数据；空间数据：地图、医疗影像数据 2.非结构化数据挖掘：文本：学术论文、专利、科技报告等；Web信息。 6.Apriori算法：基于两阶段频集思想的递推算法。：找出候选1-项集、频繁1-项集、候选2-项集、找出频繁2-项集、重复上述过程，直到不再有候选项集为止。 规则评价指标：最小支持度、可信度；支持度：包含X和Y的事物所占的比例；置信度：Y中的项在包含X 的事物中出现的频繁性。 7.PageRank：一篇论文的被引的频度——即被别人引用的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。PageRank算法的理念：每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。同时考虑到一个网站的外部链接的质量。 基本思想：如果网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的所有者认为A比较重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。A的PageRank值为一系列T的页面重要性得分值的累加。 8.文本挖掘的定义：一般是指抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。运用工具和算法，在数据中发现模式和规律。(聚类分析、关联分析、网络分析)
【原创附代码】R语言用之进行文本挖掘与分析
论文题目：R语言用之进行文本挖掘与分析 摘要：要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。本文利用R语言对2016年政府工作报告进行文本挖掘与分析并使用词云是该报告可视化，统计词频，用图片方式短时间看透文章的重点。 关键词：文本挖掘；R语言；2016政府工作报告；词云；可视化 Abstract：To analyze text content, the most common method of analysis is to extract the words in the text and to count the frequency. After extraction, can also be made word cloud, so that the frequency of the word attribute visualization, more intuitive and clear. This paper uses the R language to carry on the text mining and analysis to the government work report in 2016 and use the word cloud to visualize the report, to count word frequency, and to see the focus of the article in a short time. Key words：Text mining; R language; 2016 government work report; word cloud; visualization
R语言文本挖掘
中文及英文的文本挖掘——R语言 所需要的包tm(text mining) rJava,Snowball,zoo,XML,slam,Rz, RWeka,matlab 1文本挖掘概要 文本挖掘是从大量的文本数据中抽取隐含的，求和的，可能有用的信息。 通过文本挖掘实现 ?Associate：关联分析，根据同时出现的频率找出关联规则 ?Cluster：将相似的文档（词条）进行聚类 ?Categorize：将文本划分到预先定义的类别里 ?文档自动摘要：利用计算机自动地从原始文档中提取全面准确地反映该文档中心内容的简单连贯描述性短文。 文本挖掘的运用主要有如下几方面 ●智能信息检索 同义词，简称词，异形词，同音字、赘字移除 ●网络内容安全 内容监控 内容过滤 ●内容管理 自动分类 检测和追踪 ●市场监测 口碑监测 竞争情报系统 市场分析 2英文文本挖掘实例 实现多个英文文档的聚类分析 2.1文本预处理 2.1.1读取文本内容 #取得tm内部文件texts/crude/下的文件目录。 >library("tm",lib.loc="d:/ProgramFiles/R/R-3.0.3/library") > vignette("tm")#获取相关帮助文档的内容，pdf格式
reut<-system.file("texts","crude",package='tm') # 用Corpus命令读取文本并生成语料库文件由于要读取的是xml文件，所以需要xml包reuters <- Corpus(DirSource(reut), readerControl = list(reader = readReut21578XML)) # DirSource指示的是文件夹路径，如果是单个向量要设为语料库则VectorSource(向量名) readerControl不用设置 查看前两个语料变量内容 另外可以从本地文件中读取用户txt文件 > inputtest<-read.csv(file.choose()) 2.1.2文本清理 对于xml格式的文档用tm_map命令对语料库文件进行预处理，将其转为纯文本并去除多余空格，转换小写，去除常用词汇、合并异形同意词汇，如此才能得到类似txt文件的效果需要用到的包SnowballC reuters <- tm_map(reuters, PlainTextDocument)#去除标签 reuters <- tm_map(reuters, stripWhitespace)#去多余空白 reuters <- tm_map(reuters, tolower)#转换小写 reuters <- tm_map(reuters, removeWords, stopwords("english")) tm_map(reuters, stemDocument) 2.1.3查找含有特定语句的文档 例如找出文档编号为237而且包含句子INDONESIA SEEN AT CROSSROADS OVER ECONOMIC CHANGE 的文档。 > query <- "id == '237' & heading == 'INDONESIA SEEN AT CROSSROADS OVER ECONOMIC CHANGE'"
语言的铺排之美
语言的铺排之美 铺排，铺陈排比的合称。它既是一种修辞手法，也是一种语言表达技巧（既是词法，也是文法）。 铺陈，最早是诗歌创作的一种方法，即“赋比兴”的“赋”。如果从语素上理解，就是铺开陈述。所谓“极力状其貌，反复说其理”；“极力铺叙，尽意渲染”说的就是铺陈。 在古代叙事诗中，铺陈的手法用得最多，最为典型—— 比如，《孔雀东南飞》中写刘兰芝的经历与才干：“十三能织素，十四学裁衣，十五弹箜篌，十六习诗书……” 汉乐府诗《江南》：“江南可采莲，莲叶何田田。鱼戏莲叶间，鱼戏莲叶东，鱼戏莲叶西，鱼戏莲叶南，鱼戏莲叶北……”后四个句子仅仅换了东南西北四个方位词，却富有情韵地反映了男女青年在采莲的劳动中互相追逐嬉戏的情态。 还比如，关汉卿在《一枝花．不伏老》的曲词中铺写自己刚强果毅，不屈不挠，无所不适的性格：“我是一个蒸不烂、煮不熟、捶不扁、炒不爆、响当当一粒铜豌豆……我玩的是梁园月，饮的是东京酒，赏的是洛阳花，扳的是章台柳……你便是落了我牙、歪了我口、瘸了我腿、折了我手，天赐与我这儿般歹症候，尚兀自不肯休。则除是阎王亲自唤，神鬼自来勾，三魂归地府，七魄丧冥幽。天啊，那其间才不向烟花路儿上走。” 诗歌讲回环复沓，尤其是长篇叙事诗，铺陈（赋）是一种主要的创作方法。 但是，单纯的铺陈手法在文章中如果用得不当，往往会造成重复累赘的反面效果。它常和排比合用，构成铺排，才使文章语言出彩 排，也是铺开的意思；比是并列、整齐、相似。 铺陈和排比构成铺排。它既可以多角度、全方位对事物进行表述，又可以增强语言的气势，形成语言结构的整齐对称。铺排与含蓄恰好是完全不同风格的两种艺术手法。含蓄的特点是含而不露，蓄而不发，铺排的主要美学特征乃是淋漓尽致，畅酣达意。 铺排，这种表达技巧，也是使高考作文语言出彩的重要手段。这种表达技巧用以叙事，则清晰深刻；用以描写，则形象生动；用以抒情，则酣畅淋漓；用以说理，则鞭辟入里；用以议论，则气势磅礴。 从形式上讲它常用于文章的开头，也可用于文章的结尾，甚至可以把这种语言表达技巧用
R语言文本挖掘笔记(初阶,附代码)
R语言文本挖掘笔记 文本挖掘是指从文本中提取有用的信息。成功应用主要有如下几方面：信息检索、内容管理、市场监测、市场分析等方面。 本文以R语言为例，介绍文本挖掘的实现过程，内容浅显易懂，适合初学者。 R语言版本：3.2.4 （可从官网https://https://www.sodocs.net/doc/db11548385.html,/下载，我选择的 https://https://www.sodocs.net/doc/db11548385.html,/CRAN/）。 数据实例：tmp.txt（文档记录了服务器告警动作信息） R语言实现过程： #step0:加载文本挖掘所需包 #关于包的信息，可通过命令“？包名”查询，在此不再赘述 #加载包如果不成功，可尝试本地安装：程序包->从本地zip文件安装程序包 library(tm); library(rJava); library(Rwordseg); library (RColorBrewer); library(wordcloud); library(tmcn); #### step2:读取文本 ############# long = readLines("tmp.txt"); #### step3:分词 ################ long.seg = unlist(lapply(X = long,FUN = segmentCN));
#### step4:计算词频 ############# long.freq = getWordFreq(string = unlist(long.seg)) #### step5：绘制词云图用RColorBrewer 包中的brewer.pal 来选择适合的调色板： wordcloud(long.seg); 注：由于样例数据比较少，词云图比较稀疏，不过足以说明问题。 采用调色板绘制词云图： mypalette<-brewer.pal(7,"Greens")；#### 定制调色板 wordcloud(long.seg,col=mypalette) 216201403101301200服务器 zabbix 524103101301216zabbix 5241200 2014 服务器
《语言美,春风化雨润心田》演讲稿
语言美，春风化雨润心田 老师们.同学们：早上好！ 今天我讲话的题目是《语言美，春风化雨润心田》。 说话文明，举止文雅，是中华民族的传统美德。一个人，如果能够出口成章，滔滔不绝，语重心长又能催人奋发，就不仅展示了他深厚的文化功底，更体现了他高尚的品德素养。一句温暖的话语，一个体贴的眼神，看似微不足道，实则意义深远。孔子曾说过不学礼，无以立。我国是一个有着悠久历史的文明古国，具有礼仪之邦的美称。文明礼貌并非是个人生活的小事,而是一个国家社会风尚的真实反映，是一个民族道德素质水平和精神文明程度的标志.每个人从他来到这个世界的那一刻起，就需要别人的爱抚、安慰、体谅、关怀和相互帮助，都渴望真诚友情和相互帮助.当我们快乐时，需要和别人分享，有痛苦烦恼时，需要向别人倾诉；有了困难时需要别人的帮助。同样在与人交往中，也需要宽容，虚怀若谷、容得下不同的意见，对人友爱、理解，不埋怨，不嫉恨、不猜疑。得理让人，失理道歉,真诚地与人相处，与人为善，相互尊重，相互信任。有时一声…你好?给别人带去一天的好心情，一句…谢谢?拉近了人们之间的距离，一声…对不起?能化解剑拔弩张的冲突，一个…不要紧?等于给人吹去阵阵温润的春风。同学们，让我们都行动起来吧，让“请、您好、谢谢、对不起、没关系、再见”这些成为我们的日常用语,让我们每一个人都用友好、诚恳的态度待人，用热情、大方的举止处事，给他人带来愉快和谐，让校园充满爱的温馨，让文明礼貌之花在我们的校园竞相绽放吧！
我的讲话完毕谢谢大家 敬的老师，亲爱的同学们： 大家早上好！ 今天我国旗下讲话的题目就是《做一个快乐的读书人》。 古人说：“三日不读书，便觉言语无味，面目可憎。”这句话说出了读书的必要性。古诗中有“问渠那得清如许，为有源头活水来。”我们的思想需要源头活水，而这源头活水有一大部分来自读书。天天读点有益的书，对精神有滋补作用，而我们的言谈举止就不至于“无味” “可憎”了。 书是我们的精神家园。古今成大事者，皆以勇气和智慧之高为最甚。我们需要拥有人生的最高境界，拥有人生美丽的境界，人生最快乐的境界。只有读书能使我们拥有这一切。 你不可能在现实生活中结识世界上所有的伟人、大师，但通过读书，就有可能。歌德说：“读一本好书，就是和许多高尚的人谈话。”你不可能回到过去，也不可能提前进入将来，但书籍可以把你带到过去和未来。有人说，不读书的人只生活在现在，而读书人是同时生活在三个时代——过去、现在和未来。你不可能走遍世界各地，但书籍可以把你带到地球的每一个角落。 人生的快乐在于不断的追求，独立于天地、自然之间，徜徉与书
学会欣赏课文语言的含蓄美
学会欣赏课文语言的含蓄美 江苏常州江家埭中学何伟 所谓含蓄就是话不明说，委婉曲折，言近意远。含蓄的表现风格，隽永、深沉、饱含着智慧，耐咀嚼、耐揣摩、引人们步入深邃的思维之中。揣摩并学会欣赏语言的含蓄风格，进而在实践中加以运用，是学习课文语言的精髓。 文章不厌百回读，是因为文章有耐人寻味之处，即拥有含蓄之美。那么如何来欣赏课文语言的含蓄之美呢？ 一、学会运用双关修辞法，感悟课文语言的言外之意，体会语言的含蓄美 这里说的语言的言外之意，是指表面上是一层意思，实质上是它所蕴含的深层含义。这就要求学习双关这一修辞法的运用。如毛泽东的诗：“我失骄杨君失柳，杨柳轻直上重霄九。”杨柳实指杨开慧、柳直荀。古诗：“东边日出西边雨，道是无晴却有晴”。“晴”指“情”。这里运用了谐音，是属谐音双关。 有时也要从语意上去体味其言外之意。如“其实地上本没有路，走的人多了，也便成了路。”这里的路意义并不在于其本义，而是有言外之意的。 二、用心体验“褒词贬用”、“贬词褒用”，领略语言的含蓄美 “也有解散辫子，盘得平平的，摘下帽来，油光可鉴，宛如小姑娘的发髻，还要将脖子扭几扭，实在标致极了。”“标致”本是褒义词，这里却带有贬义，表达了作者对留日学生的讽刺之情。
“几个女人有点失望，也有点伤心，各人心里骂着自己的狠心贼”又是“贬词褒用”，含蓄地表达了一种亲密友好的感情，这里的“狠心贼”则代表亲人。 三、细心揣摩委婉修辞的运用，品味语言的含蓄美 委婉修辞是指所要表达的意思不直截了当地说出来，而是用委婉曲折的方式来烘托，从而表情达意。如“孔乙己一到店，所有喝酒的人都看着他笑，有的叫：‘你脸上又添新伤疤了’”，“又添新伤疤了”是指孔乙己“又挨打了”。 又如《林黛玉进贾府》中，写王熙凤进到贾母房里后，拉着黛玉的手，上下细细打量了一回，仍送至贾母身边坐下，笑着说：“天下真有这样标致的人物，我今儿才算见了！况且这通身的气派，竟不像老祖宗的外孙女，竟是个嫡亲的孙女，怨不得老祖宗天天口头心头一时不忘。”王熙凤说得这几句话可算是含蓄得体了，可真算是会说话了。可谓是“一石三鸟”：“天下真有这样标致的人物，我今儿才算见了！”以前从未见过这样标致的人，今儿才算见了，可谓赞美评价之高，让人听了舒服，此其一。“况且这通身的气派，竟不像老祖宗的外孙女，竟是个嫡亲的孙女”这里既有赞林黛玉的“气派”好，也让在场的迎春、探春、惜春听了倍感舒服。嫡亲的孙女有“气派”，此其二。“怨不得老祖宗天天口头心头一时不忘。”在众人前面左一个“老祖宗”，右一个“老祖宗”，向众人表白贾母疼爱黛玉，老祖宗听了能不高兴吗？此其三。 四、把握象征手法的运用，感受课文语言的含蓄
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