我想创建一个用于收集下载的HTML文件的语料库,然后在R中读取它们以供将来的文本挖掘。
基本上,这就是我想要做的事情:
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”
立即从Corpus读取html文件。 不知道怎么做。
解析它们,将它们转换为纯文本,删除标签。 很多人建议使用XML,但是,我找不到处理多个文件的方法。它们都是一个文件。
非常感谢。
答案 0 :(得分:12)
这应该这样做。在这里,我的计算机上有一个HTML文件的文件夹(来自SO的随机样本),我从中创建了一个语料库,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"))
答案 1 :(得分:2)
这将纠正错误。
b<-Corpus(a, ## I change DireSource(a) by a
readerControl=list(language="eng", reader=readPlain))
但我想要阅读你的Html,你需要使用xml阅读器。类似的东西:
r <- Corpus(DirSource('c:\test'),
readerControl = list(reader = readXML),spec)
但是你需要提供spec参数,这取决于你的文件结构。
例如,见readReut21578XML
。这是xml / html解析器的一个很好的例子。
答案 2 :(得分:0)
要将所有html文件读入R对象,您可以使用
# Set variables
folder <- 'C:/test'
extension <- '.htm'
# Get the names of *.html files in the folder
files <- list.files(path=folder, pattern=extension)
# Read all the files into a list
htmls <- lapply(X=files,
FUN=function(file){
.con <- file(description=paste(folder, file, sep='/'))
.html <- readLines(.con)
close(.con)
names(.html) <- file
.html
})
这将为您提供一个列表,每个元素都是每个文件的HTML内容。
我稍后会发布解析它,我很着急。
答案 3 :(得分:0)
我发现包boilerpipeR对于仅提取&#34;核心&#34;特别有用。 HTML页面的文本。