html - 从 R 中的许多 html 文件创建语料库

Question

我想为下载的 HTML 文件的集合创建一个语料库，然后在 R 中读取它们以供将来的文本挖掘使用。

本质上，这就是我想要做的:

• 从多个 html 文件创建语料库。

我尝试使用 DirSource:

library(tm)
a<- DirSource("C:/test")
b<-Corpus(DirSource(a), readerControl=list(language="eng", reader=readPlain))

但它返回“无效的目录参数”

• 一次从语料库中读取 html 文件。不知道该怎么做。

• 解析它们，将它们转换为纯文本，删除标签。许多人建议使用 XML，但是，我没有找到处理多个文件的方法。它们都是针对一个文件的。

非常感谢。

Answer 1

这应该可以做到。在这里，我的计算机上有一个 HTML 文件文件夹(来自 SO 的随机样本)，我用它们制作了一个语料库，然后是一个文档术语矩阵，然后完成了一些简单的文本挖掘任务。

# get data
setwd("C:/Downloads/html") # this folder has your HTML files 
html <- list.files(pattern="\\.(htm|html)$") # get just .htm and .html files

# load packages
library(tm)
library(RCurl)
library(XML)
# get some code from github to convert HTML to text
writeChar(con="htmlToText.R", (getURL(ssl.verifypeer = FALSE, "https://raw.github.com/tonybreyal/Blog-Reference-Functions/master/R/htmlToText/htmlToText.R")))
source("htmlToText.R")
# convert HTML to text
html2txt <- lapply(html, htmlToText)
# clean out non-ASCII characters
html2txtclean <- sapply(html2txt, function(x) iconv(x, "latin1", "ASCII", sub=""))

# make corpus for text mining
corpus <- Corpus(VectorSource(html2txtclean))

# process text...
skipWords <- function(x) removeWords(x, stopwords("english"))
funcs <- list(tolower, removePunctuation, removeNumbers, stripWhitespace, skipWords)
a <- tm_map(a, PlainTextDocument)
a <- tm_map(corpus, FUN = tm_reduce, tmFuns = funcs)
a.dtm1 <- TermDocumentMatrix(a, control = list(wordLengths = c(3,10))) 
newstopwords <- findFreqTerms(a.dtm1, lowfreq=10) # get most frequent words
# remove most frequent words for this corpus
a.dtm2 <- a.dtm1[!(a.dtm1$dimnames$Terms) %in% newstopwords,] 
inspect(a.dtm2)

# carry on with typical things that can now be done, ie. cluster analysis
a.dtm3 <- removeSparseTerms(a.dtm2, sparse=0.7)
a.dtm.df <- as.data.frame(inspect(a.dtm3))
a.dtm.df.scale <- scale(a.dtm.df)
d <- dist(a.dtm.df.scale, method = "euclidean") 
fit <- hclust(d, method="ward")
plot(fit)

# just for fun... 
library(wordcloud)
library(RColorBrewer)

m = as.matrix(t(a.dtm1))
# get word counts in decreasing order
word_freqs = sort(colSums(m), decreasing=TRUE) 
# create a data frame with words and their frequencies
dm = data.frame(word=names(word_freqs), freq=word_freqs)
# plot wordcloud
wordcloud(dm$word, dm$freq, random.order=FALSE, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))