以下内容仅为学习笔记，如表述有误，欢迎批评指正。
这一次的作业是基于本人3月24日内容的进一步处理，老师布置的题目为
这一次问题的难点在于词性分类，本文将以此题为例，介绍如何使用结巴分词对中文词语词性进行分类。
0.包的选取
中文分词必不可少的包：jieba
library(jiebaR)
library(jiebaRD)#用于分词
作图包我们选择
library(ggplot2)#用于作图
读取数据可以不额外导入包，使用基础的read.csv函数，但是这样读取效果很慢，建议采用read_csv函数，这一点在我的上一篇笔记中提到过
这个函数时读csv文件时能够把所有character型的变量读成factor型，读取大数据的时候效率更高
类似的函数还有data.table包的fread()函数，这两个函数的异同可以在dingdingxia前辈的博文中阅读
说回read_csv函数，这个函数需要
library(readr)#用于读取数据
此外还需要
library(tidyverse)#enframe函数需要用到
library(dplyr)#用于使用过滤函数filter()
这两个包的使用将在下文提及
1.数据读入
# 工作路径
setwd("D://1Study//R//CH05")
getwd()
# 读入数据
data_titles = read_csv("train_data.csv",col_names = T)
#col_names = T也就是.csv方法中的header=T
data_titles
#另存数据
question_titles = data.frame(data_titles[,2])#另存为数据，只保留标题一栏，使不破坏原数据
当然，col_names默认赋值就是T，不写也可以
2.中文分词与词性标注
seg <- worker('tag')#构筑词性标注环境
seg_question = segment(question_titles$question_title,seg) # 对所有的标题进行中文分词。
seg_question#显示标题中所有的词语及其词性,这一过程需要耗时15秒
str(seg_question)#查看数据类型
title_table <- enframe(seg_question)
title_table
要提取词性，(1)需要构筑词性标注环境
前一篇笔记中提到过engine = worker(stop_word = "stopwordsC.txt")可以在构筑环境的时候使用停用词，这里的seg <- worker('tag')原理也差不多，就是构筑词性标注环境，并且这里不需要去除停用词，因为形容词不是停用词
(2)需要用segment函数套用前面定义的环境对标题进行分词
seg_question = segment(question_titles$question_title,seg) # 对所有的标题进行中文分词。
如果用
seg_question = tagging(question_titles$question_title,seg)`
也是可以的
无论是哪种格式，这里得到的seg_question实质上是一个带属性的向量，这样其实不是特别好用。
因此要把它变成数据框的格式，方便以后利用。
这里使用enframe()
title_table <- enframe(seg_question)
这是tidyverse包下的一个函数，作用是将数据存储为tibble数据框,转换为具有名称和值的数据框
如果用前一节课的questionFreq = as.data.frame(table(seg_question))普通的数据框只能生成频数表，得不到词性
这一方法借鉴了黄天元前辈的博文R语言自然语言处理：词性标注与命名实体识别
3.筛选形容词,过滤所有非形容词
#write.csv(title_table,file = "title_table.csv",row.names = TRUE)
#另存为表格，这一过程在我的电脑上需要耗时10秒
adj_question <- filter(.data=title_table,name == "a")
adj_question
filter函数隶属于dplyr包，关于这一函数的使用方法可以参考LEEBELOVED前辈的博文R语言dplyr包：高效数据处理函数（filter、group_by、mutate、summarise）
4.构筑频数表
后续步骤与前一篇笔记的步骤较为类似，在此不再进行详细记录理解。
adj = data.frame(adj_question[,2])#把所有形容词另存为数据，使不破坏原数据
adj
adjFreq = as.data.frame(table(adj))#生成频数表
#过滤出现次数过少的形容词，这一步骤可以省略
adjFreq = adjFreq[-which(nchar(as.character(adjFreq[,2]))<2),]
adjFreq = adjFreq[order(-adjFreq$Freq),]#排序
data = adjFreq[1:100,]#提取问题标题的频繁词前100个形容词
5.绘图
依据前一步得到的频数表
绘图
# 对柱子的顺序进行重新排列
data$adj = factor(data$adj,levels = data$adj)
ggplot(data,aes(x=adj,y=Freq))+
geom_bar(stat="identity")+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 60,hjust = 1))+
xlab("形容词")+
ylab("频数")+
labs(title = '问题标题的频繁词前100个形容词')
最后附上完整代码及结果柱状图
######
#根据知乎问题标签预测数据训练集（train_data.csv）
#提取问题标题的频繁词前100个形容词
library(jiebaR)
library(jiebaRD)#用于分词
library(ggplot2)#用于作图
library(readr)#用于读取数据
#install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)#enframe函数需要用到
library(dplyr)#用于使用过滤函数filter()
#####
#1.数据导入
#####
# 工作路径
setwd("D://1Study//R//CH05")
getwd()
# 读入数据
data_titles = read_csv("train_data.csv") #read_csv读取大数据的时候效率更高
data_titles
#另存数据
question_titles = data.frame(data_titles[,2])#另存为数据，只保留标题一栏，使不破坏原数据
#####
#2.中文分词与词性标注
#####
seg <- worker('tag')#构筑词性标注环境
#这里不需要去除停用词，因为形容词不是停用词
seg_question = segment(question_titles$question_title,seg) # 对所有的标题进行中文分词。
seg_question#显示标题中所有的词语及其词性,这一过程需要耗时15秒
str(seg_question)#查看数据类型
#这里得到的seg_question实质上是一个带属性的向量，这样其实不是特别好用。
#因此我要把它变成数据框的格式，方便以后利用。
title_table <- enframe(seg_question)
#将上述数据存储为tibble数据框,转换为具有名称和值的数据框
#如果用前一节课的questionFreq = as.data.frame(table(seg_question))普通的数据框只能生成频数表，得不到词性
title_table
#####
#3.筛选形容词,过滤所有非形容词
######
#write.csv(title_table,file = "title_table.csv",row.names = TRUE)#另存为表格，这一过程需要耗时10秒
adj_question <- filter(.data=title_table,name == "a")
adj_question
#4.构筑频数表
######
adj = data.frame(adj_question[,2])#把所有形容词另存为数据，使不破坏原数据
adj
adjFreq = as.data.frame(table(adj))#生成频数表
#过滤出现次数过少的形容词，这一步骤可以省略
adjFreq = adjFreq[-which(nchar(as.character(adjFreq[,2]))<2),]
adjFreq = adjFreq[order(-adjFreq$Freq),]#排序
data = adjFreq[1:100,]#提取问题标题的频繁词前100个形容词
#####
#5.绘图
######
# 对柱子的顺序进行重新排列
data$adj = factor(data$adj,levels = data$adj)
ggplot(data,aes(x=adj,y=Freq))+
geom_bar(stat="identity")+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 60,hjust = 1))+
xlab("形容词")+
ylab("频数")+
labs(title = '问题标题的频繁词前100个形容词')
以上内容为我对R语言结巴分词与词性提取的理解以及“提取知乎问题标题的频繁词前100个形容词”的实战，若理解有误，欢迎批评指正。
如果直接运行本文上方代码得到的图会与上图不符，会得到3月29日上午修正中的图，具体原因请见3月29日下午的修正，感谢@MahoChan 同学的批评指正。
------------------3月26日修正----------------------------
原注释有误，应该是过滤出现次数过少的形容词，而不是过滤关键词的最短长度，这一步可有可无，这是加了能让后面排序的计算快一些。
感谢同学提醒。
3月26日前原内容为
现更改为
------------------3月29日上午修正----------------------------
有同学反馈，说用的是和本人一样的代码，但是运行出来的图不一样，今天本人再次运行了原代码，发现得到的图如下
是的！和同学反馈的情况一致！
为什么一样的代码在不同的时候生成的结果会不一样呢！
本人猜测是因为jiebaR包或jiebaRD包在3月28日左右更新了，所以会产生不一样的分词效果，在确认原因后会对本文进行新的补充。
------------------3月29日下午修正----------------------------
本人上午的猜想是错误的，感谢@MahoChan的指正！由下图结果可以发现，这两个包都是我在3月3日装的，是最新的版本，此期间也没有更新过。
注：下图内容使用函数library(help="jiebaR")即可查看
那么为什么会出现得到不同结果的两幅图呢？
正如@MahoChan同学所说
25日写字长小于2的时候过滤掉了单字，然而变量在环境中没清除，用这样数据画出来就没有单字
25号我运行了代码
# 过滤关键词的最短长度
adjFreq = adjFreq[-which(nchar(as.character(adjFreq[,1]))<2),]
过滤了第一列，并且把结果保存进了环境变量中，所以所有一个字的形容词都被过滤掉了
如果想要得到我原文中的结果图，完整的代码应该是
######
#根据知乎问题标签预测数据训练集（train_data.csv）
#提取问题标题的频繁词前100个形容词
library(jiebaR)
library(jiebaRD)#用于分词
library(ggplot2)#用于作图
library(readr)#用于读取数据
#install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)#enframe函数需要用到
library(dplyr)#用于使用过滤函数filter()
#####
#1.数据导入
#####
# 工作路径
setwd("D://1Study//R//CH05")
getwd()
# 读入数据
data_titles = read_csv("train_data.csv") #read_csv读取大数据的时候效率更高
data_titles
#另存数据
question_titles = data.frame(data_titles[,2])#另存为数据，只保留标题一栏，使不破坏原数据
#####
#2.中文分词与词性标注
#####
seg <- worker('tag')#构筑词性标注环境
#这里不需要去除停用词，因为形容词不是停用词
seg_question = segment(question_titles$question_title,seg) # 对所有的标题进行中文分词。
seg_question#显示标题中所有的词语及其词性,这一过程需要耗时15秒
str(seg_question)#查看数据类型
#这里得到的seg_question实质上是一个带属性的向量，这样其实不是特别好用。
#因此我要把它变成数据框的格式，方便以后利用。
title_table <- enframe(seg_question)
#将上述数据存储为tibble数据框,转换为具有名称和值的数据框
#如果用前一节课的questionFreq = as.data.frame(table(seg_question))普通的数据框只能生成频数表，得不到词性
title_table
#####
#3.筛选形容词,过滤所有非形容词
######
#write.csv(title_table,file = "title_table.csv",row.names = TRUE)#另存为表格，这一过程需要耗时10秒
adj_question <- filter(.data=title_table,name == "a")
adj_question
#4.构筑频数表
######
adj = data.frame(adj_question[,2])#把所有形容词另存为数据，使不破坏原数据
adj
adjFreq = as.data.frame(table(adj))#生成频数表
# 过滤关键词的最短长度
adjFreq = adjFreq[-which(nchar(as.character(adjFreq[,1]))<2),]
# 过滤出现次数最少的形容词，这一步可以不写，目的是加快排序
adjFreq = adjFreq[-which(nchar(as.character(adjFreq[,2]))<2),]
adjFreq = adjFreq[order(-adjFreq$Freq),]#排序
data = adjFreq[1:100,]#提取问题标题的频繁词前100个形容词
#####
#5.绘图
######
# 对柱子的顺序进行重新排列
data$adj = factor(data$adj,levels = data$adj)
ggplot(data,aes(x=adj,y=Freq))+
geom_bar(stat="identity")+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 60,hjust = 1))+
xlab("形容词")+
ylab("频数")+
labs(title = '问题标题的频繁词前100个形容词')
