Una semplice word cloud

A questo punto hai bevuto troppo caffè. Inoltre, vedere parole in cima come "shop", "morning" e "drinking", tra le altre, non è poi così illuminante.

Per festeggiare di essere arrivato fin qui, proviamo con un altro gruppo di 1000 tweet. Per ora non saprai cosa hanno in comune, ma vediamo se riesci a capirlo usando una word cloud. I valori di frequenza dei termini dei tweet sono già caricati nel tuo workspace.

Una word cloud è una visualizzazione dei termini. In una word cloud, la dimensione è spesso proporzionata alla frequenza e, in alcuni casi, i colori possono indicare un'altra metrica. Per ora, manteniamo le cose semplici: la dimensione è legata alla frequenza delle singole parole e scegliamo un solo colore.

Come hai visto nel video, la funzione wordcloud() funziona così:

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

Nelle analisi di text mining compaiono spesso semplici word cloud. In effetti, probabilmente sono usate fin troppo, ma possono comunque essere utili per capire rapidamente un insieme di testi!

term_frequency è già caricato nel tuo workspace.

Questo esercizio fa parte del corso

Text mining con Bag-of-Words in R

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Istruzioni dell'esercizio

Carica il pacchetto wordcloud.
Stampa le prime 10 voci di term_frequency.
Estrai i termini usando names() su term_frequency. Chiama il vettore di stringhe terms_vec.
Crea una wordcloud() usando terms_vec come parole e term_frequency come valori. Aggiungi i parametri max.words = 50 e colors = "red".

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Load wordcloud package


# Print the first 10 entries in term_frequency


# Vector of terms


# Create a word cloud for the values in word_freqs

Modifica ed esegui il codice