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

5.3

 メタデータを持つコーパスオブジェクトの整理

■

95

## 1 186 groupe 2 0.13333333 3.912023 0.5216031

## 2 128 liebert 3 0.13043478 3.912023 0.5102639

## 3 474 esselte 5 0.10869565 3.912023 0.4252199

## 4 371 burdett 6 0.10344828 3.912023 0.4046920

## 5 442 hazleton 4 0.10256410 3.912023 0.4012331

## 6 199 circuit 5 0.10204082 3.912023 0.3991860

## 7 162 suffield 2 0.10000

000 3.912023 0.3912023

## 8 498 west 3 0.10000000 3.912023 0.3912023

## 9 441 rmj 8 0.12121212 3.218876 0.3901668

## 10 467 nursery 3 0.09677419 3.912023 0.3785829

## # ... with 2,843 more rows

5.3.1

 例：株式に関する記事のマイニング

コーパスオブジェクトは、テキストデータの取り込み用パッケージでよく使わ

れる出力形式です。

tidy()

関数のおかげでさまざまなテキストデータにアクセス

できるわけです。たとえば、オン