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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Mecab

Mecabは、オープンソースの形態素解析エンジンです。 言語、辞書、コーパスに依存しない汎用的な設計を基本方針としています。 Mecabの由来は、開発者の好物である和布蕪(めかぶ)から名づけられました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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ワードクラウドを作成するときに除外する単語の設定方法について

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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Mecab

Mecabは、オープンソースの形態素解析エンジンです。 言語、辞書、コーパスに依存しない汎用的な設計を基本方針としています。 Mecabの由来は、開発者の好物である和布蕪(めかぶ)から名づけられました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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投稿2018/08/16 10:57

編集2018/08/17 06:35

前提・実現したいこと

参考サイトを読みながら、RMecabで形態素解析をしてワードクラウドを作成しようとしています。
データはツイッターから取得済みです。

発生している問題・エラーメッセージ

参考サイトの「実行結果を確認」にも明記されているのですが、「それ」や「これ」などの代名詞や「ー」などをストップワードとして削除した方がよいと感じています。

ストップワードに関する参考記事1ストップワードに関する参考記事2 SlothLib という日本語のストップワードリストがあることがわかったのですが、すべてPythonで書かれており、Rにどのように適用したらいいかわからない状態です。

しかし、参考にしているRで書かれたコードでは説明がなく、「R wordcloud ストップワード」で検索してみても今回のコードで適用可能で理解できる方法が見つからず困っています。
アドバイス等いただきたいです。

該当のソースコード

R

1library(tm) 2library(RMeCab) 3library(dplyr) 4library(purrr) 5library(stringr) 6library(wordcloud) 7library(RMeCab) 8docDF_mehara = docDF("sample.txt", type = 1) 9# 名詞情報かつ非自立でないものを抽出 10docDF_mehara2 = docDF_mehara %>% filter(POS1 %in% c("名詞"), POS2 != "非自立") 11wordcloud(docDF_mehara2$TERM,docDF_mehara2$sample.txt, min.freq= 3, scale=c(6,1), family ="Hiragino Mincho Pro W6", colors = brewer.pal(8,"Dark2"))

追記

wordcloud作成に用いている単語データの中身は以下のようになっています。

docDF_mehara2 TERM POS1 POS2 y_texts_all_honya_200.txt TERM POS1 POS2 sample.txt 1 " 名詞 サ変接続 6 2 1 名詞 数 1 3 x 名詞 一般 1 4 ¥ 名詞 サ変接続 2 5 ° 名詞 サ変接続 1 6 °) 名詞 サ変接続 1

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

R 3.5.0

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