實訓中的自然語言處理部分，首先就是要分詞了，學習一下！
使用jiebar的第一步當然是安裝jiabar包並載入咯
安裝： install.packages("jiebar") 載入： library(jiebar)
三種分詞語句的寫法：
wk = worker()結果都是一樣的，如下#方法1
wk["我希望未來會很好"]
#方法2
wk<="我希望未來會很好" #此處用=的話可不行喲
#方法3
segment("我希望未來會很好",wk)
[1] "我" "希望" "未來" "會" "很" "好"
##like.txt然後，輸入 wk['like.txt'] ，此時同等價於 segment('like.txt',wk) , wk<='like.txt'新的一學年開始了，結束了大一的驕傲和浮躁之後，橋川、鐘白、任逸帆等人順利進入了大二。肖海洋也通過了大一的考試，如願以償沒有留級。大一的同窗情誼依舊繼續。過了乙個假期，大二伊始，舊同學的離開和新同學的加入，讓他們之間的關係也發生了微妙變化。顧一心隨家人去了美國上學， 畢十三把這份牽掛變成了學習上奮進的動力。轉學生許連翹新轉入電攝班並貌似帶著神秘的任務。原班主任的離開，讓原本散漫的電攝班開始團結。
人物的新舊交替，和大二課業的豐富與繁重，2015級電攝班大二的同窗故事更加精彩。這時的他們褪去了大一的青澀，迎來大學中成長速度最快的一年。九個人開啟了各自的夢想，並在跌跌撞撞中實現自己的夢想。又是一年大學時光的流逝，九位同窗好友之間的情誼越來越濃。
返回 [1] "like.segment.2018-01-08_16_13_17.txt" ，即在同目錄下生成了分好詞的檔案，如下：
##like.segment.2018-01-08_16_13_17.txtso easy 吧，現在讓我們看一下剛剛到底發生了些什麼新 的 一 學年 開始 了 結束 了 大 一 的 驕傲 和 浮躁 之後 橋川 鐘 白 任 逸 帆 等 人 順利 進入 了 大二 肖 海洋 也 通過 了 大 一 的 考試 如願以償 沒有 留級 大一 的 同窗 情誼 依舊 繼續 過 了 乙個 假期 大二 伊始 舊 同學 的 離開 和 新 同學 的 加入 讓 他們 之間 的 關係 也 發生 了 微妙 變化 顧 一心 隨 家人 去 了 美國 上學 畢 十三 把 這份 牽掛 變成 了 學習 上 奮進 的 動力 轉 學生 許 連翹 新 轉入 電攝 班 並 貌似 帶 著 神秘 的 任務 原 班主任 的 離開 讓 原本 散漫 的 電 攝班 開始 團結 人物 的 新舊交替 和 大二 課業 的 豐富 與 繁重 2015 級 電 攝班 大二 的 同窗 故事 更加 精彩 這時 的 他們 褪去 了 大 一 的 青澀 迎來 大學 中 成長 速度 最快 的 一年 九個 人 開啟 了 各自 的 夢想 並 在 跌跌撞撞 中 實現 自己 的 夢想 又 是 一年 大學 時光 的 流逝 九位 同窗好友 之間 的 情誼 越來越 濃
在呼叫worker()函式時，我們實際是在載入jiebar庫的分詞引擎。jiebar庫提供了7種分詞引擎。
一般情況下，使用預設引擎(混合模型)就足夠了。
下面讓我們仔細研究以下work()函式
worker(type = "mix", dict = dictpath, hmm = hmmpath, user = userpath,各引數的含義如下：idf = idfpath, stop_word = stoppath, write = t, qmax = 20, topn = 5,
encoding = "utf-8", detect = t, symbol = f, lines = 1e+05,
output = null, bylines = f, user_weight = "max")
work()函式的預設配置：
如果我們想改變分詞引擎的配置項，可以在呼叫worker()建立分詞引擎時，也可以通過wk$xx來進行設定
編寫自定義的詞典檔案，mydict.utf8
然後，在呼叫worker時設定自定義的使用者詞典 wk=worker(user="mydict.utf8")
再次對like.txt執行分詞，得到的結果如下：
【自定義詞典結果】
【預設詞典結果】
duang，是不是很有效果
此外，過濾停止詞的本質與自定義詞典是一樣的啦，只要把停止詞的預設檔案換成自己的停止詞檔案就好啦
例如將引數改為： stop_word="stop.txt"
此外此外，還可能需要去除資料字母，可用正規表示式，用stringr包去除空格等
jiabar包中有自動計算獲取詞頻的函式，freq()
那檔案怎麼辦呢？？？那就需要讀取分詞後的檔案處理一下，再統計詞頻了
其實也就是一句**的事情，啊不，兩句。以上面like.txt分詞後的檔案like_segment.txt為例
out=file("like_segment.txt")
freq(strsplit(readlines(out,encoding="utf-8")," ")[[1]])
注意：freq的引數是向量。此外，統計詞頻還可以用table()函式
詞性標註可以使用worker函式的type引數，type預設為mix，僅需將它設定為tag即可
jiebar包關於詞典詞性標記，採用ictclas的標記方法。ictclas 漢語詞性標註集。標註及含義：
標註
詞性
標註
詞性
a形容詞
ag形容詞素n名詞
ng名詞詞素
nr人名m數詞
d副詞dg副詞詞素c連詞
e嘆詞nr人名
ns地名
t時間詞
nt機構團體
此時，檔案操作與此相同。 wk<="like.txt" 即可
依舊可以通過改變worker()的type引數即可
其中，keywords時， wk<=words 等同於 vector_keywords(words,wk) ， keywords(words,wk)
simhash與之相似。
此外，檔案分詞操作與此類似。
此外，jiebar中還有可能會用到的函式：
1、在預設使用者詞典的基礎上，新增新的使用者詞 new_user_word ,但僅作用於當前分詞引擎
2、停用詞過濾函式：filter_segment(分詞後的向量，過濾詞向量)
3、顯示詞典路徑： show_dictpath()
4、分詞的快速模式 qseg （quick segmentation） qseg<=text
6、get_tuple() 返回分詞結果中 n 個連續的字串組合的頻率情況，可以作為自定義詞典的參考
R語言 jiebaR中文分詞包
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 jiebar...
R語言shiny包的學習
乙個shiny應用可以分為兩部分 前端和後端，其實所有的shiny應用都是基於以下的模版 ui fluidpage server function input,output 其中，fluidpage中主要有兩部分 輸入函式，和輸出函式 輸入函式 輸入函式基本上都是以 input的形式，主要有以下 輸...
包r語言 R語言入門之R包的安裝
install.packages metafor 即可順利安裝該r包。install.packages biocmanager library biocmanager install edger 3 接下來便是安裝源自github 的r包了，它的步驟和安裝源自bioconductor的r包類似，需要...