文本挖掘介绍
文本挖掘：“自动化或半自动化处理文本的过程”，包含了文档聚类、文档分类、自然语言处理、文本变化分析及网络挖掘等领域内容。
对于文本处理过程首先需要有分析的语料（text corpus），然后根据这些语料建立半结构化的文本库（text database）。最后生成包含语频的结构化的词条——文档卷着那（term-document matrix）。
这个一般性数据结构会被用于后续的分析：
- 文本分析，比如根据现有的文本分类情况，对未知文本进行归类；
- 语法分析；
- 信息提取和修复
- 文档信息汇总，比如提取相关有代表性的关键词、句子等
自然语言处理
安装Snowball包，zip文件下载地址
依赖的包：RWeka、RWekajars、rJava
识别某个英文单词，需要对其进行词干化（stemming）
SnowballStemmer(c('functions','stemming','liked','doing'))
记号化（Tokenization）是将一段文本分割成叫做token（象征）过程。
NGramTokenizer('我 站在 六里桥 的 柳树下')
中文分词
在英文结构中，每个表意的单词都是独立的，但中文表意的字符之间没有空格连接。
Rwordseg包，调用Java分词程序对语句进行分词。安装方法：
install.packages("Rwordseg", repos = "http://R-Forge.R-project.org")
分词结果：
segmentCN('花儿为什么这样红')
使用Rwordseg的中文分词，它不但分词的精度较高，且支持词性标注等功能。另外的中文分词引擎有rmmseg4j。
tm包
数据读入
在tm中主要的管理文件的结构被称为语料库（Corpus），代表了一系列的文档集合。动态语料库（Volatile Corpus，作为R对象保存在内存中）和静态语料库（Permanent Corpus，R外部保存）。
在语料库构成中，x必须有一个说明资料来源（input location）的源对象（Source Object）。
动态语料库：
Corpus(x,readerControl = list(reader = x$DefaultReader,language = "en"),...)
静态语料库，需要使用filehash包来支持：
PCorpus(x,readerControl = list(reader = x$DefaultReader,language = "en"), dbControl = list(dbName = "",dbType = "DB1"),...)
对于这些资料来源（x），tm包提供了一些相关的函数：
DirSource：处理目录VectorSource：由文档构成的向量DataFrameSource：数据框
第二个参数是readerControl，必须声明reader和language两个内容。第一个reader是指从资料源建立的文本文件。tm包提供了一系列的函数文件（readPlain()，readGmane()，readRCV1()，readReut21578XMLasPlain()，readPDF()，readDOC()等）。
使用getReaders()获得这些函数的列表。对于每一类源，都有自己默认的reader。DirSource，默认读入输入文件并把内容解释为文本。
第二个language字符集。
在使用静态语料库条件下，涉及第三个参数dbControl，用来声明R内存对象外的资料来源。dbType控制了包filehash支持的数据库类型。数据库支持可以有效的减少对内容的要求，但数据的访问会受到硬盘的读写能力限制。
读取txt目录下的文档：
txt <- system.file("texts","txt",package = "tm")
ovid <- Corpus(DirSource(txt),readerControl = list(language = "lat"))
从字符集向量创建语料库：
docs <- c("This is a text.","This another one.")
Corpus(VectorSource(docs))
路透社21578语料库reuters，下载地址
reut21578 <- system.file("texts","crude",package = "tm")
reuters <- Corpus(DirSource(reut21578),readerControl = list(reader = readReut21578XML))
数据输出
在R中创建的语料库，使用writeCorpus()函数保存。
writeCorpus(ovid)
语料库的提取
summary()函数会提供更多的元数据（meta data）信息，完整信息的提取需要使用inspect()，比如：
inspect(ovid[1:2])
单个文档的提取需要使用[[,，既可以通过位置也可以通过名称：
identical(ovid[[2]],ovid[["ovid_2.txt"]])
信息转化
创建语料库，后续文档修改通过函数tm_map()处理，这个函数可以通过maps方式将转化函数实施到每一个语料上。
转化为纯文本
在reuters这个语料库中保存的是XML格式的文本，XML格式文本没有分析的意义，只需要使用其中的文本内容。这个操作可以使用as.PlainTextDocument()函数来实现：
reuters <- tm_map(reuters,as.PlainTextDocument)
另外一种方式是使用readReut21578XMLasPlain读取方式，第一步即为纯文本格式。
去除多余的空白
reuters <- tm_map(reuters,stripWhitespace)
小写变化
reuters <- tm_map(reuters,tolower)
停止词去除
reuters <- tm_map(reuters,removeWords,stopwords("english"))
填充
通过以下方式，需要Snowball包（并行计算）支持：
tm_map(reuters,stemDocument)
过滤
tm_filter函数选取给定条件下的文档。sFilter适用于一般情况下的用户自定义过滤情况：它整合了适用于元数据的最小查询语句。
元数据管理
元数据是为了标记语料库的附加信息，最简单的使用方式就是调用meta()函数。这些附加的元数据标签都是独立的附加在单个文档上。从语料库的视角上看，这些元数据标签被独立的存储在每个文档上。除了meta()函数上，DublinCore()函数提供了一套介于Simple Dublin Core元数据和tm元数据之间的映射机制，用于获得或设置文档的元数据信息。
在tm包元数据管理体系中，元数据标签对应了两个level：
- 对于语料库（corpus）级别：文档的集合
- 单个文档的元数据
后一种元数据的使用主要是由于一些性能原因，或者是由于一些分析上的需要，比如要对文档进行分类（classification），分类的结果直接和每个文档的标记有关系。
标准操作和函数
对于语料库来说，其标准操作和函数与R的一般函数非常类似：
[, [<-, [[, [[<-, c(), lapply()
对于像c()函数即是连接多个语料库的意思。连接之后，元数据信息也会被更新。
创建词条——文档关系矩阵
文本挖掘需要创建词条-文档关系矩阵，它是后续构建模型的基础。
在tm包里，根据词条。文档分别作为行、列或反之，对应有TermDocumentMatrix和DocumentTermMatrix两类稀疏矩阵：
dtm <- DocumentTermMatrix(reuters) inspect(dtm[1:5,100:105])
对词条-文档关系矩阵操作
找出发生5次以上的条目，可以使用findFreqTerms()函数：
findFreqTerms(dtm,5)
使用findAssocs()找到相关性：
findAssocs(dtm,"opec",0.8)
对于一般矩阵，会将矩阵直接转化为相关阵，这种方式可以实现不同的相关计算方式。词条-文档关系矩阵一般都是非常庞大的数据集，提供了一种删减稀疏条目的方法。
字典
字典是一个字符集合。经常用于在文本挖掘中展现相关的词条时，使用Dictionary()函数实现。当将字典传递到DocumentTermMatrix()以后，生成的矩阵会根据字典提取计算。
网页解析的利器——XML包
网页解析
在R中对网页解析（XML、HTML文件，或包含XML、HTML的字符串）有多种方法，比较成熟的方法是使用XML包。这个包能够将XML、HTML网页树（tree）解析成R结构数据。当解析的内容已知为（潜在畸形的）HTML时应当使用HTMLTreeParse函数，这个函数拥有大量的参数来适应解析需要。它可以在R中或使用内置C-level节点来创建树，两种方式在不同的环境下都非常有用。
xmlParse、HTMLParse分别等价于XMLTreeParse和HTMLTreeParse，只是使用了一个默认的值代替了为TRUE的useInterNodes参数。
xmlTreeParse(file,ignoreBlanks = T,handlers = NULL,
replaceEntities = F,asText = F,trim = T,validate = F,getDTD = T,
isURL = F,asTree = F,addAttributeNamespaces = F,useInternalNodes = F,
isSchema = F,fullNamespaceInfo = F,encoding = character(),
useDotNames = length(grep("^\.",names(handlers))) > 0,xinclude = T,
addFinalizer = T,error = xmlErrorCumulator())
file，包含XML内容的文件名。可以使用声明用户工作目录，也可以是一个URL（参考isURL）。甚至文件还可以是一个压缩文件（gzip），文件可以被直接读取而不需要用户解压缩（gunzip）。
ignoreBlanks，逻辑型，在结果“树”中是否包含空白行。
handlers，选项函数，用于将不同的XML节点映射到R对象中。一般是函数的列表 （list）。它提供了一种通过增加、减少节点来过滤树的方式。一般使用C代码 来做处理。
replaceEntities， 逻辑值，是否将单位的参考条目进行对于那个文本的替换。默认为False。
asText， 逻辑值，和第一个参数file相关。file应被作为XML文本处理，而不是文件名称。这 个选项可以允许还原不同的数据源（HTTP、XML-RPC等），并且依旧使用这个解 析器。
trim，是否删除文本字符串中的空白。
validate，逻辑值，是否使用一个确认的解析器，或者根据DTD规范检查内容。为TRUE则 DTD的错误告警信息将被展示，但解析仍将继续，除非是致命的错误。
getDTD，逻辑值，DTD是否被返回（包括内部和外部）。被改变返回的类型。
isURL，声明file参数是否涉及URL（通过ftp和http）或系统上的常规文件。如果asText为 TRUE，则这个参数不应该被指定。这个函数试图从数据源中通过grep找到是否有 URL。libxml解析器处理服务器连接，这并不是R的特性（scan）。
asTree，仅仅在handlers参数使用时有效。
useInternalNodes，是否使用XMLInternalNode而不是用XMLNode类。内部节点 （internalnodes）不转化到R时这个参数能使过程变得更快。
encoding，文档的编码方式。文档应该包含编码信息，如果没有，这个参数可以为解析器指 定文档的编码方式。
使用XML包进行网页解析，网页源码可以通过readLines，在exampleData目录下：
fileName <- system.file("exampleData","include.xml",package = "XML")
root <- xmlParse(fileName)
test <- getNodeSet(root,'//para')
返回内容是一个list，可以使用lapply进行批量提取
sapply(test, xmlValue)
将test中para的内容提取出来，使用xmlValue函数：
vdata <- sapply(test, xmlValue)
函数getNodeSet提供了使用XPath语法抽取XML节点信息的功能。
首先解析一个xml文件，而后在doc的XPath目录下，找到含有status字段的a节点。
doc <- xmlParse(system.file("exampleData","tagnames.xml",package = "XML"))
els <- getNodeSet(doc,"/doc//a[@status]")
sapply(els, function(el) xmlGetAttr(el,"status"))
最后通过XMLGetAttr函数获得a节点的属性值（Attribute Value）
字符集转化
如果处理的是中文字符，可能会遇到字符编码转换的问题，可以使用iconv处理：
iconv(x,from = "",to = "",sub = NA,mark = T,toRaw = F)
XML和tm包配合使用（to do）
在得到TermDocument矩阵后，基本上所有的数据挖掘算法都可以使用，如Cluster、Classification、Regression等，甚至Apriori、SNA等技术。
基础分析技术
在tm包中提供了诸如频数提取（findFreqTerms）、相关性提取（findAssocs）等函数，以及用于计算cosine距离的dissimilarity函数。
R中的wordcloud包提供了绘制文本云的技术，甚至还可以对两个文本云进行比较。
文本聚类
聚类一般会考虑使用层次（Hierarchical）聚类法或分割（Partitioning）聚类，对于层次聚类的核心实际在距离阵的计算，一般会使用欧氏距离、闵式距离等，但在大型数据条件下会优先选择cosine距离，及dissmilarity函数。使用kmeans函数构建K均值聚类模型。
潜变量语义分析（not done）
潜变量语义分析（Latent Semantic Analysis）是一种通过语料的统计计算，对语境的提取和抽象。LSA和神经网络模型非常接近，但它基于奇异值分解（singular value decomposition）。
LSA是一个提取语义的数学（统计）方法，它不是传统的自然语言处理或人工智能，也没有使用任何人类主导的字典、语义网络、语法、词法，而仅仅是把文本解析为有意义的单词。基本步骤如下：
- 第一步是构建词条-文档（文章）矩阵，即每一行代表了词条，每一类代表了文档（文章），每个单元代表了发生的频数；
- 接下来对这个矩阵实施奇异值分解。在奇异值分解中，原始矩阵被分解为三个矩阵，其中的一个矩阵描述了原始的行信息，作为正交基构成的向量；另外一个以相同的方式描述了列的信息；第三个是对角矩阵，包含了标度值（scaling values）。当这三个矩阵相乘时，可以得到原始矩阵。
主题模型
在机器学习和自然语言处理中，主题模型是专门抽象一组文档所表达“主题”的统计技术。LDA主题模型涉及到贝叶斯理论、Dirichlet分布、多项分布、图模型、变分推断、EM算法、Gibbs抽样等知识。
LDA是一个三层的贝叶斯概率模型，且有一个假设：bag of word。认为文档就是一个词的集合，忽略任何语法或出现顺序关系。
附录
XML文件
XML（eXtensive Markup Language）可扩展的标记语言，是万维网（W3C）定义的一种标准。用户可按照XML规则自定义标记（tags标签）。
可作为跨平台的纯文本通讯数据，且无关语言。其设计目标核心是数据的内容，和显示分离。但XML不能直接用来写网页，即使包含了XML数据，依然要转化为HTML格式才能在浏览器上显示。XML被设计用来传输和存储数据。而HTML被设计用来显示数据。
- XML指可扩展标记语言
- XML是一种标记语言，很类似HTML
- XML的设计宗旨是传输数据，而非显示数据
- XML标签没有被预定义，需要自定定义标签
- XML被设计为具有自我描述性
- XML是W3C的推荐标准
- XML文件由声明、元素、属性、实体、注释构成
正则表达式