R语言《红楼梦》文本挖掘：词频统计、词云可视化及前后对比分析

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作为中国古典文学的瑰宝，《红楼梦》具有极高的文学价值和丰富的主题内涵。

近年来，随着大数据和文本挖掘技术的发展，对《红楼梦》等古典文学作品的深度分析成为可能。

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由Kaizong Ye，Liao Bao撰写

本研究采用R语言作为分析工具，对《红楼梦》全文进行文本挖掘，通过词频统计、词云可视化以及前后对比分析，以期深入探索这部经典小说的主题演变和人物塑造。

读入数据

将需要分析的文本放入记事本中，保存到相应路径，并在R中打开。

这儿我导入的是《红楼梦》的文本。


先导入rJava和Rwordseg两个包


library(Rwordseg)

分词+统计词频

words=unlit(lappy(X=leure, FN=segmntCN))
#unlist将list类型的数据，转化为vector  
#lapply()返回一个长度与X一致的列表，每个元素为FUN计算出的结果，且分别对应到X中的每个元素。

table统计数据的频数

降序排序

v=rev(sort(v))

过滤掉1个字的结果和词频小于100的结果

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     完整程序、数据和文档（word）

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xinggefenxi("宝玉")
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红楼梦前八十回与后四十回是否同一个人写的？

lecture<-read.csv("红楼梦前80回.txt", stringsAsactorsALS,headerFALSE)  
   
words=unlist(lappl
#unlist将list类型的数据，转化为vector  
#lapply()返回一个长度与X一致的列表，每个元素为FUN计算出的结果，且分别对应到X中的每个元素。  
word=lapply()

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lecture<-read.csv("红楼梦后40回.txt", stringssFatrs=FALE,heade=FALSE)

前后红楼梦词频对比

qianord=qianword[which(qianord[ ,1] %in% ongogword),  ]  
  
houword=houword[which(hword[ ,1] %in% gotnword),  ]

前红楼梦:

image.png

后红楼梦:

image.png

t检验

t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。用于比较前后红楼梦的关键词出现频率的区别差异。

t.test(qianword[,3],houword[,3])
image.png

从结果来看，t检验的p值显著小于0.05，因此拒绝原假设。有95%的把握可以认为前后的红楼梦不是一个人所做。



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关于作者

Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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