より良いワードクラウドを描く

追加のストップワードを除去したので、改善されたワードクラウドを見てみましょう！

前の演習の用語文書行列は as.matrix() で行列に変換し、rowSums() で名前付きベクトルを作成しました。用語頻度を表す新しいオブジェクト chardonnay_words はワークスペースにあらかじめ読み込まれています。これらの新しいワードクラウドの結果を確認していきます。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶBag-of-Wordsによるテキストマイニング

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演習の手順

wordcloud パッケージは舞台裏で読み込んでおり、この後の必要な演習でも同様に行います。

chardonnay_words の値を decreasing = TRUE で並べ替え、sorted_chardonnay_words として保存します。
sorted_chardonnay_words の上位6語とそれぞれの値を確認します。
chardonnay_words に対して names() を使って terms_vec を作成します。
terms_vec と chardonnay_words を wordcloud() 関数に渡します。"chardonnay" を除外したことで、どんな単語が目立つようになったかを確認しましょう。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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")

コードを編集して実行