Wordcloud가 텍스트 자르기입니다.

Question

트위터 API를 사용하여 감정을 생성하고 있습니다. 트윗을 기반으로 단어 구름을 생성하려고합니다. 이것에 대한

pal <- brewer.pal(8,"Dark2") 

wordcloud(clean.tweets,min.freq = 125,max.words = Inf,random.order = TRUE,colors = pal) 

결과 :

나는 또한이 시도

: 여기

는 구름,이에 대한

wordcloud(clean.tweets, random.order=F,max.words=80, col=rainbow(50), scale=c(3.5,1)) 

결과를 생성하는 내 코드입니다

나는 뭔가가 부족합니까?

이 내가 점점 트윗을 청소하고 방법입니다 사전에

#downloading tweets 
tweets <- searchTwitter("#hanshtag",n = 5000, lang = "en",resultType = "recent") 
# removing re tweets 
no_retweets <- strip_retweets(tweets , strip_manual = TRUE) 

#converts to data frame 
df <- do.call("rbind", lapply(no_retweets , as.data.frame)) 

#remove odd characters 
df$text <- sapply(df$text,function(row) iconv(row, "latin1", "ASCII", sub="")) #remove emoticon 
df$text = gsub("(f|ht)tp(s?)://(.*)[.][a-z]+", "", df$text) #remove URL 
sample <- df$text 


    # Cleaning Tweets 
    sum_txt1 <- gsub("(RT|via)((?:\\b\\w*@\\w+)+)","",sample) 
    sum_txt2 <- gsub("http[^[:blank:]]+","",sum_txt1) 
    sum_tx3 <- gsub("@\\w+","",sum_txt2) 
    sum_tx4 <- gsub("[[:punct:]]"," ", sum_tx3) 
    sum_tex5 <- gsub("[^[:alnum:]]", " ", sum_tx4) 
    sum_tx6 <- gsub("RT ","", sum_tex5) 

    # WordCloud 

    # data frame is not good for text convert it corpus 
    corpus <- Corpus(VectorSource(sum_tx6)) 
    clean.tweets<- tm_map(corpus , content_transformer(tolower)) #converting everything to lower cases 
    clean.tweets<- tm_map(guj_clean,removeWords, stopwords("english")) #stopword are words like of, the, a, as.. 
    clean.tweets<- tm_map(guj_clean, removeNumbers) 
    clean.tweets<- tm_map(guj_clean, stripWhitespace) 

감사합니다!

Answer 1

워드 클 라우드의 배율을 c (3.5,1)에서 c (3.5,0.25)로 변경해보십시오.

wordcloud(clean.tweets, random.order=F,max.words=80, col=rainbow(50), scale=c(3.5,0.25))