支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据。

由Kaizong Ye，Liao Bao撰写

支持向量机对线性问题进行处理，能解决非线性分类问题。

本文介绍了R语言中的 SVM工具箱及其支持向量机（SVM）方法，并将其应用于文本情感分析领域，结果表明，该方法是有效的。

× SVM是一种用来进行分类的算法，如果待分类数据是线性可分的，就可以求解线性可分支持向量机来进行分类；如果待分类数据是线性不可分的，就可以通过求解线性向量机来进行分类；如果待分类数据是非线性的可以通过求解非线性支持向量机来进行分类。

在此基础上，对文本挖掘新闻语料进行情感分类和词云可视化，从视觉上对文本进行情感分析。

语料是从yahoo Qimo上爬的新闻语料，一共49000篇，每篇包含题目、新闻内容、评论、读者投票结果（投票选择依次为：实用，感人、开心、超扯、无聊、害怕、难过、火大）以及总投票个数。

数据概览

可下载资源

完整程序、数据和文档（word）

最受欢迎的见解

1.Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组

2.R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据

3.r语言文本挖掘tf-idf主题建模，情感分析n-gram建模研究

4.游记数据感知旅游目的地形象

5.疫情下的新闻数据观察

6.python主题lda建模和t-sne可视化

7.r语言中对文本数据进行主题模型topic-modeling分析

8.主题模型：数据聆听人民网留言板的那些“网事”

9.python爬虫进行web抓取lda主题语义数据分析

以第一个预料为例

对其分词提取关键词

library(jiebaR)
cutter = worker(type = "keywords", topn = 10)  
words = "1.txt"

视频

文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据

探索见解 ➜

去bilibili观看 ➜

探索更多视频 ➜

查看工作目录下所有的文件

dir = list.files(".")

获取分类号

xx<-readLines(dir[i],encoding = "UTF-8")

## Warning in readLines(dir[i], encoding = "UTF-8"): 读'1.txt'时最后一行未遂

# xx<-readLines("2.txt",encoding = "UTF-8")  
  
class=strsplit(xx[length(xx)-1],split="#")[[1]][3]

词性分类

for(i in 1:10){
  cutter = worker(type = "keywords", topn = 10)

绘制词汇图

mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2")#设置一个颜色系：

wordcloud(cutter_words,as.numeriter_words)),random.order=FAL

NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据

阅读文章 ➜

随时关注您喜欢的主题

准备训练集和测试集

ntrain <- round(n*0.8) # 训练集  
tindex <- sample(n,ntrain) # 筛选测试集样本  
xtrain<-textdata[tindex,]  
xtest<-textdata[-tindex,]

#可视化  
plot(textdata[,c("classlist","X1")] ,pch=ifelse(istrain==1,1,2))