Я пытаюсь научиться анализировать текст с помощью данных Твиттера.Я сталкиваюсь с проблемой при создании Term Frequency Matrix.Я создаю корпус из испанского текста (со специальными символами), без проблем.
Однако, когда я создаю матрицу терминов частоты (с библиотеками quanteda или tm), испанские символы не отображаются должным образом (вместо просмотра canción я вижу canción).
Любые предложения о том, как я могу получить матрицу терминов частоты для хранения текста с правильными символами?
Спасибо за любую помощь.
В качестве примечания: я предпочитаю использовать библиотеку quanteda, поскольку в конечном итоге я буду создавать облако слов и думаю, что лучше пойму подход этой библиотеки.Я также использую компьютер с Windows.
Я попробовал кодирование (tw2) <- "UTF-8", но безуспешно. </p>
library(dplyr)
library(tm)
library(quanteda)
#' Creating a character with special Spanish characters:
tw2 <- "RT @None: Enmascarados, si masduro chingán a tarek. Si quieres ahora, la aguantas canción . https://t."
#Cleaning the tweet, removing special punctuation, numbers http links,
extra spaces:
clean_tw2 <- tolower(tw2)
clean_tw2 = gsub("&", "", clean_tw2)
clean_tw2 = gsub("(rt|via)((?:\\b\\W*@\\w+)+)", "", clean_tw2)
clean_tw2 = gsub("@\\w+", "", clean_tw2)
clean_tw2 = gsub("[[:punct:]]", "", clean_tw2)
clean_tw2 = gsub("http\\w+", "", clean_tw2)
clean_tw2 = gsub("[ \t]{2,}", "", clean_tw2)
clean_tw2 = gsub("^\\s+|\\s+$", "", clean_tw2)
# creates a vector with common stopwords, and other words which I want removed.
myStopwords <- c(stopwords("spanish"),"tarek","vez","ser","ahora")
clean_tw2 <- (removeWords(clean_tw2,myStopwords))
# If we print clean_tw2 we see that all the characters are displayed as expected.
clean_tw2
#'Create Corpus Using quanteda library
corp_quan<-corpus(clean_tw2)
# The corpus created via quanteda, displays the characters as expected.
corp_quan$documents$texts
#'Create Corpus Using TD library
corp_td<-Corpus(VectorSource(clean_tw2))
#' Remove common words from spanish from the Corpus.
#' If we inspect the corp_td, we see that the characters and words are displayed correctly
inspect(corp_td)
# Create the DFM with quanteda library.
tdm_quan<-dfm(corp_quan)
# Here we see that the spanish characters are displayed incorrectly for Example: canción = canción
tdm_quan
# Create the TDM with TD library
tdm_td<-TermDocumentMatrix(corp_td)
# Here we see that the Spanish characters are displayed incorrectly (e.g. canción = canciÃ), and "si" is missing.
tdm_td$dimnames$Terms