中文與英文做文字分析很多時候會多乙個分詞步驟，因為預設情況下，文字分析軟體會預設用空格作為分隔符處理文字，所以很多軟體需要先將中文文字分詞，整理成像英文那樣用空格間隔單詞的資料形式。
在r中有乙個jiebar中文分詞包，可以幫我們做分詞操作~
install.packages("jiebar")對字串分詞
library(jiebar)## loading required package: jiebard#初始化jiebar中的worker，將這個工人命名為tokenizer
tokenizer <- worker()
#segment函式僱傭tokenizer幹分詞的活
words <- segment("市長江大橋視察長江大橋", tokenizer)
words
## [1] "市長" "江大橋" "視察" "長江大橋"worker(
type = "mix",
user = userpath,
stop_word =
stoppath,
topn = 5,
symbol = f)
分詞結果帶著詞性
tokenizer <- worker(type='tag')
words <- segment("市長江大橋視察長江大橋", tokenizer)
words
## n x v ns
## "市長" "江大橋" "視察" "長江大橋"
tokenizer <- worker()
text <- "在**市場上，中國大媽戰勝華爾街金融大鱷"
segment(text, tokenizer)
## [1] "在" "**市場" "上" "中國" "大媽" "戰勝"
## [7] "華爾街" "金融" "大" "鱷"
diydict.txt我放到了data資料夾內，每行存放乙個詞語。
library(jiebar)
tokenizer <- worker(user="data/diydict.txt")
text <- "在**市場上，中國大媽戰勝華爾街金融大鱷"
segment(text, tokenizer)
## [1] "在" "**市場" "上" "中國大媽" "戰勝" "華爾街" "金融"
## [8] "大" "鱷"
tokenizer <- worker()
text <- "在**市場上，大媽戰勝華爾街金融大鱷!!!"
segment(text, tokenizer)
## [1] "在" "**市場" "上" "大媽" "戰勝" "華爾街" "金融"
## [8] "大" "鱷"
tokenizer <- worker(symbol = true)
text <- "在**市場上，大媽戰勝華爾街金融大鱷!!!"
segment(text, tokenizer)
## [1] "在" "**市場" "上" "，" "大媽" "戰勝"
## [7] "華爾街" "金融" "大" "鱷" "!" "!"
## [13] "!"
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