Tracer un meilleur nuage de mots

Maintenant que vous avez supprimé des mots vides supplémentaires, examinons le nuage de mots amélioré !

La matrice termes-documents de l’exercice précédent a été convertie en matrice avec as.matrix(), puis un vecteur nommé a été créé avec rowSums(). Ce nouvel objet de fréquences de termes appelé chardonnay_words est préchargé dans votre espace de travail. Voyons ces nouveaux résultats de nuage de mots.

Cet exercice fait partie du cours

Text mining avec sac de mots en R

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Instructions

Nous avons chargé le package wordcloud pour vous en arrière-plan et nous le ferons pour tous les autres exercices qui en ont besoin.

Triez les valeurs de chardonnay_words avec decreasing = TRUE. Enregistrez le résultat sous sorted_chardonnay_words.
Affichez les 6 premiers mots dans sorted_chardonnay_words et leurs valeurs.
Créez terms_vec en utilisant names() sur chardonnay_words.
Passez terms_vec et chardonnay_words à la fonction wordcloud(). Examinez quels autres mots ressortent maintenant que « chardonnay » est supprimé.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Sort the chardonnay_words in descending order
___ <- ___(___, ___)

# Print the 6 most frequent chardonnay terms
___(___)

# Get a terms vector
___ <- ___(___)

# Create a wordcloud for the values in word_freqs
wordcloud(___, ___, 
          max.words = 50, colors = "red")

Modifier et exécuter le code