단어 네트워크 시각화하기
단어 사이의 연결을 살펴보는 또 다른 방법은 소셜 네트워크처럼 네트워크로 다루는 것입니다. 단어 네트워크는 용어 간의 연관성과 결속을 보여 줍니다. 한 가지 주의할 점은, 이런 시각화는 매우 조밀해져서 해석이 어려울 수 있다는 것입니다.
네트워크 그래프에서 원은 노드(node)라고 하며 개별 용어를 나타내고, 원을 연결하는 선은 엣지(edge)라고 하며 용어 간의 연결을 나타냅니다.
카페인을 과다 섭취한 텍스트 마이너를 위해, qdap에는 단어 네트워크를 쉽게 만드는 지름길이 있습니다. word_network_plot()과 word_associate() 함수는 단어 네트워크를 아주 간단하게 만들어 줍니다!
샘플 코드는 "Marvin"과 연관된 단어들로 단어 네트워크를 구성합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Bag-of-Words 텍스트 마이닝
연습 안내
word_associate() 그래프 코드를 커피 데이터로 동작하도록 수정하세요.
- 벡터를
coffee_tweets$text로 바꾸세요. - 매칭 문자열을
"barista"로 바꾸세요. - 불용어에서도
"chardonnay"를"coffee"로 바꾸세요. - 그래프의 샘플 코드에서 제목을
"Barista Coffee Tweet Associations"로 바꾸세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Word association
word_associate(chardonnay_tweets$text, match.string = "marvin",
stopwords = c(Top200Words, "chardonnay", "amp"),
network.plot = TRUE, cloud.colors = c("gray85", "darkred"))
# Add title
title(main = "Chardonnay Tweets Associated with Marvin")