Difference between revisions of "Hacer un análisis de texto"
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Revision as of 19:43, 19 December 2016
Los análisis de texto pueden ser herramientas poderosas para generar información estadística de discursos y tener mecanismos de visualización cuantitativos sobre narrativas. Actualmente son muy usadas para hacer Big Data en redes sociales y una forma de visualizarlos es generando “word clouds” (Nubes de Palabras). En este tutorial compartimos como hacer un análisis a partir del software estadístico R [1]
Requisitos
Tener Instalado el paquete R y las librerías: XML
tm
wordcloud
RColorBrewer
Pasos
- Crear un documento de texto simple (.txt) con la información para analizar.
- Abrir R en la terminal
- Indicar a R que debe cargar las librerías:
> require(XML) > require(tm) > require(wordcloud) > require(RColorBrewer)
- Pedirle a R que lea nuestro archivo y lo agregue como datos:
Datos <- Corpus(DirSource("~/Directorio/"))
- Limpiar el texto para que no use en el análisis fuentes de ruido (por ejemplo conjunciones):
Datos <- tm_map(Datos,stripWhitespace)
Datos <- tm_map(Datos,tolower)
Datos <- tm_map(Datos,removeNumbers)
Datos <- tm_map(Datos,removeWords,stopwords("spanish"))
Datos <- tm_map(Datos,removePunctuation)
Datos <- tm_map(Datos,stemDocument)
Datos <- tm_map(Datos, PlainTextDocument)
- Generar la visualización de nube y guardarla como una imagen en el archivo nubetexto.png
png("~/nubetexto.png", width=640,height=600)
wordcloud(Datos, scale=c(5,0.5), max.words=100, random.order=FALSE, rot.per=0.35, use.r.layout=FALSE, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))
dev.off()
Puedes cambiar la visualización en tamaño, puedes modificar el número de palabras que aparezcan en la nube, en fin puedes jugar un poco con como luce.
Aquí la mía:
Más información
Para más información puedes ver:
https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud/wordcloud.pdf
https://georeferenced.wordpress.com/2013/01/15/rwordcloud/