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Una nube de palabras sencilla

A estas alturas, has tomado demasiado café. Además, ver palabras frecuentes como "shop", "morning" y "drinking", entre otras, no resulta tan revelador.

Para celebrar que has llegado hasta aquí, vamos a probar con otro lote de 1000 tuits. De momento no sabrás qué tienen en común, pero vamos a ver si puedes averiguarlo con una nube de palabras. Los valores de frecuencia de términos de los tuits ya están precargados en tu espacio de trabajo.

Una nube de palabras es una visualización de términos. En una nube de palabras, el tamaño suele escalarse según la frecuencia y, en algunos casos, los colores pueden indicar otra medida. Por ahora lo mantendremos simple: el tamaño está relacionado con la frecuencia de cada palabra y usaremos un único color.

Como viste en el vídeo, la función wordcloud() funciona así:

wordcloud(words, frequencies, max.words = 500, colors = "blue")

En minería de texto, a menudo se incluyen nubes de palabras sencillas. De hecho, probablemente se usan en exceso, pero siguen siendo útiles para comprender rápidamente un conjunto de texto.

term_frequency está cargado en tu espacio de trabajo.

Este ejercicio forma parte del curso

Minería de texto con Bag-of-Words en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Carga el paquete wordcloud.
  • Imprime las primeras 10 entradas de term_frequency.
  • Extrae los términos usando names() sobre term_frequency. Llama al vector de cadenas terms_vec.
  • Crea una wordcloud() usando terms_vec como palabras y term_frequency como valores. Añade los parámetros max.words = 50 y colors = "red".

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Load wordcloud package


# Print the first 10 entries in term_frequency


# Vector of terms


# Create a word cloud for the values in word_freqs
Editar y ejecutar código