Rによるテキストマイニング ―tidytextを活用したデータ分析と可視化の基礎

64

■

4

章 単語間の関係：

n

グラムと相関

図4-3　never、no、not、withoutなどの否定語の後ろに続く感情を表す単語で頻出するもの

4.1.4

 

ggraph

を使ったバイグラムのネットワークの可視化

上位の少数だけではなく、単語間のすべての関係を同時に可視化したい場合があ

ります。よくあるのは、単語をネットワーク、つまり「グラフ」として描くものです。

ここで言うグラフとは、可視化ということではなく、接続された節点の組み合わせ

という意味です。整理オブジェクトは次の

3

個の変数を持っています。これを使っ

てグラフを作ることができます。

from

辺の起点。

4.1

 

n

グラムによるトークン化

■

65

to

辺の終点。

weight

辺に与えられた数値。

igraph

（

http://igraph.org/

）パッケージには、ネットワークを操作、分析するた

めの強力な関数が多数含まれています。整理データから

igraph

オブジェクトを作る

ための方法の

1

つとして、

graph_from_data_frame()

関数があります。この関数は、

「

from

」、「

to

」と辺の属性（この場合は

n

）の列を持つデータフレームを引数として取

ります。

library(igraph)

#

もとのカウント

bigram_counts ...