程式人雜誌 -- 2014 年 2 月號 (開放公益出版品)

講題分享 - 用 R 進行中文 text Mining (作者:陳嘉葳@Taiwan R User Group)

本文使用的分析方法，目前僅能在Windows上測試成功。

簡介

現今網路上有大量文字資料,例如 ptt, facebook, 或 mobile01等討論網站上都有大量文字留言, 由於這些資料繁多雜亂, 我們可藉由文字探勘技術萃取出有用的訊息, 讓人們有效率掌握這些網路文字所提供的訊息。而R語言是一款非常適合資料分析的工具,有一系列文字探勘的套件可供使用,本文將簡單介紹中文文字探勘套件的使用方法。

安裝需要工具

我的環境: Windows 7 + R 版本 2.15.3 + RStudio 0.98.484

安裝以下套件

install.packages("rJava")
install.packages("Rwordseg", repos="http://R-Forge.R-project.org")
install.packages("tm")
install.packages("tmcn", repos="http://R-Forge.R-project.org", type="source")
install.packages("wordcloud")
install.packages("XML")
install.packages("RCurl")

Windows上安裝rJava的注意事項:

抓取ptt笨版文章列表

我們以分析ptt笨版文章為範例, 首先到ptt web 版抓取文章的url連結。 我們利用 RCurl套件的 getURL和 XML套件的 htmlParseApply 抓取笨版文章列表的 html網頁, 再用xpathSApply 去擷取出所有文章的url連結並儲存。 或是可以到已下載ptt笨版文章

library(XML)
library(RCurl)

data <- list()

for( i in 1058:1118){
  tmp <- paste(i, '.html', sep='')
  url <- paste('www.ptt.cc/bbs/StupidClown/index', tmp, sep='')
  html <- htmlParse(getURL(url))
  url.list <- xpathSApply(html, "//div[@class='title']/a[@href]", xmlAttrs)
  data <- rbind(data, paste('www.ptt.cc', url.list, sep=''))
}
data <- unlist(data)

下載列表中的笨版文章之後，接著才開始利用所有文章的url連結去抓所有文章的html網頁, 並用xpathSApply去解析出文章的內容並儲存。

getdoc <- function(line){
  start <- regexpr('www', line)[1]
  end <- regexpr('html', line)[1]
  
  if(start != -1 & end != -1){
    url <- substr(line, start, end+3)
    html <- htmlParse(getURL(url), encoding='UTF-8')
    doc <- xpathSApply(html, "//div[@id='main-content']", xmlValue)
    name <- strsplit(url, '/')[[1]][4]
    write(doc, gsub('html', 'txt', name))
  }      
}

開始下載文章

先用 setwd(填入資料夾位置) 這指令, 選定文件下載位置
或是用 getwd()確定目前的工作資料夾位置

sapply(data, getdoc)

開始文字處理

首先載入以下text mining 套件

library(tm)
library(tmcn)
## # tmcn Version: 0.1-2
library(Rwordseg)
## Loading required package: rJava
## # Version: 0.2-1

匯入剛才抓完的笨版文章，doc 是儲存下載ptt文章的資料夾, 這些文章變成我們分析的語料庫。

d.corpus <- Corpus(DirSource("doc"), list(language = NA))

進行數據清理

1 清除標點符號, 數字

d.corpus <- tm_map(d.corpus, removePunctuation)
d.corpus <- tm_map(d.corpus, removeNumbers)

2 清除大小寫英文與數字

d.corpus <- tm_map(d.corpus, function(word) {
    gsub("[A-Za-z0-9]", "", word)
})

進行中文斷詞

首先，由於ptt有自己獨特的詞彙，例如發文不附沒圖、沒圖沒真相...等等，因此我們另外安裝 ptt 常用詞彙來協助斷詞。ptt常用詞彙可以從搜狗細胞辭庫下載 。

words <- readLines("http://wubi.sogou.com/dict/download_txt.php?id=9182")
words <- toTrad(words)
insertWords(words)

接著，我們利用我們 Rwordseg套件裡的segmentCN來進行斷詞。Rwordseg是李艦所撰寫的R套件，利用rJava去連結java分詞工具ansj來進行斷詞。 另外，斷詞後的詞彙有詞性，例如動詞、名詞、形容詞、介係詞等等，我們只挑出名詞來進行分析。

d.corpus <- tm_map(d.corpus[1:100], segmentCN, nature = TRUE)
d.corpus <- tm_map(d.corpus, function(sentence) {
    noun <- lapply(sentence, function(w) {
        w[names(w) == "n"]
    })
    unlist(noun)
})
d.corpus <- Corpus(VectorSource(d.corpus))

接著進行清除停用字符，停用字符指的是一些文章中常見的單字，但卻無法提供我們資訊的冗字。例如有些、以及、因此...等等字詞。

myStopWords <- c(stopwordsCN(), "編輯", "時間", "標題", "發信", "實業", "作者")
d.corpus <- tm_map(d.corpus, removeWords, myStopWords)

我們可以看看有哪些停用字符，這裡抽出前20個停用字符來看

head(myStopWords, 20)
##  [1] "第二"     "一番"     "一直"     "一<U+4E2A>" "一些"     "<U+8BB8>多"
##  [7] "种"       "有的是"   "也就是<U+8BF4>" "末"       "啊"       "阿"      
## [13] "哎"       "哎呀"     "哎<U+54DF>" "唉"       "俺"       "俺<U+4EEC>"
## [19] "按"       "按照"

建立 TermDocumentMatrix

中文斷詞結束後，我們用矩陣將結果儲存起來。TermDocumentMatrix 指的是關鍵字為列，文件是行的矩陣。儲存的數字是關鍵字在這些文件中出現的次數。其中 wordLengths=c(2,Inf) 表示我們挑至少兩個字的詞。

tdm <- TermDocumentMatrix(d.corpus, control = list(wordLengths = c(2, Inf)))

我們可以看看TermDocumentMatrix裡面，前兩篇文章的前10個關鍵字

inspect(tdm[1:10, 1:2])
## A term-document matrix (10 terms, 2 documents)
## 
## Non-/sparse entries: 3/17
## Sparsity           : 85%
## Maximal term length: 3 
## Weighting          : term frequency (tf)
## 
##         Docs
## Terms    M.1384834727.A.0CB.txt M.1384838698.A.957.txt
##   一生                        0                      0
##   一家                        1                      0
##   一家子                      0                      0
##   一線                        0                      0
##   人士                        0                      0
##   人才                        0                      0
##   人中                        0                      0
##   人文                        0                      0
##   人民                        0                      1
##   人生                        0                      2

畫出關鍵字詞雲

我們利用 wordcloud 套件，畫出在所有文件中出現次數超過10次的名詞。出現次數越多，字體就會呈現越大。

library(wordcloud)
m1 <- as.matrix(tdm)
v <- sort(rowSums(m1), decreasing = TRUE)
d <- data.frame(word = names(v), freq = v)
wordcloud(d$word, d$freq, min.freq = 10, random.order = F, ordered.colors = F, 
    colors = rainbow(length(row.names(m1))))
plot of chunk unnamed-chunk-13

plot of chunk unnamed-chunk-13

這邊看到百合出現次數非常多，原因是因為一位叫小百合的網友所發的po文被鄉民推爆，留言當中也重複出現小百合的緣故。

尋找關鍵字之間的關聯

當我們利用wordcloud 知道哪些關鍵字常出現後，接著可能想知道哪些字與它有關聯。 因此我們先建出DocumentTermMatrix，這是以文件名稱為列，關鍵字為欄的矩陣。

d.dtm <- DocumentTermMatrix(d.corpus, control = list(wordLengths = c(2, Inf)))
inspect(d.dtm[1:10, 1:2])
## A document-term matrix (10 documents, 2 terms)
## 
## Non-/sparse entries: 1/19
## Sparsity           : 95%
## Maximal term length: 2 
## Weighting          : term frequency (tf)
## 
##                         Terms
## Docs                     一生 一家
##   M.1384834727.A.0CB.txt    0    1
##   M.1384838698.A.957.txt    0    0
##   M.1384840050.A.414.txt    0    0
##   M.1384840304.A.EF5.txt    0    0
##   M.1384842495.A.5B8.txt    0    0
##   M.1384842609.A.A5B.txt    0    0
##   M.1384847473.A.6A5.txt    0    0
##   M.1384847771.A.729.txt    0    0
##   M.1384848469.A.AD8.txt    0    0
##   M.1384849471.A.B71.txt    0    0

可以用 findFreqTerms 看看在所有文件裡出現30次以上的關鍵字有哪些。

findFreqTerms(d.dtm, 30)
## [1] "同學" "百合" "老闆" "朋友" "東西" "時候" "閃光" "問卷" "結果"

再來可以用 findAssocs 找出最常與"同學"關程度0.5以上的關鍵字。

findAssocs(d.dtm, "同學", 0.5)
## 同學.原因 
##      0.56

結尾

以上我們介紹了如何將中文文章進行清理、斷詞等處理，最後轉換成矩陣，再進行一些簡單分析與繪圖。本文介紹之操作，還可以繼續進行關鍵字分群、主題模型、情緒分析等進階應用，有興趣繼續深入, 可以自行搜尋 tm, tmcn, Rwordseg 這三個套件，可以發現許多資源自行學習。

作者

參考資料