Mais conteúdo relacionado Semelhante a LET2012 ワークショップ「R による教育・言語データ処理のススメ」 (20) Mais de SAKAUE, Tatsuya (20) LET2012 ワークショップ「R による教育・言語データ処理のススメ」2. Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. R で検定
5. 言語データの処理
Tuesday, August 7, 12 11
3. Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. R で検定
5. 言語データの処理
Tuesday, August 7, 12 12
4. とは何か
• 統計処理を目的とするプログラミング言語
• 無償+オープンソースのソフトウェア
• 作者:Ross Ihaka & Robert Gentleman (R & R)
• Ross Ihaka and Robert Gentleman. R: A language for data analysis and graphics.
Journal of Computational and Graphical Statistics, 5(3):299-314, 1996.
• http://biostat.mc.vanderbilt.edu/twiki/pub/Main/JeffreyHorner/JCGSR.pdf
Tuesday, August 7, 12 13
5. 要するに
統計ソフト
Tuesday, August 7, 12 14
6. の何が良いのか
• 無償 (IBM SPSS Statistics は約10万円で保守なし...)
• 統計処理の種類が豊富
• グラフィックスが美しい
Tuesday, August 7, 12 15
7. の弱点
• 文字入力による操作
• プログラムを組む感覚を養成
• 確実に伝わるという利点も
• 多方面の知識が必要
• 英語+統計+計算機
• 参考書籍がお高め
Tuesday, August 7, 12 16
9. Excel や SPSS は...
• 高価(気軽に使えない)
• 処理が信頼できず
• Excel のひどい話(青木先生@群馬大)
• 作図結果が美しくない
Tuesday, August 7, 12 18
10. の基本操作
-Install / Update / Uninstall-
Tuesday, August 7, 12 20
11. のインストール
1. http://www.r-project.org/ にアクセス
2. “download R” をクリック
3. JAPAN の中から1つを選ぶ
4. OS に応じたリンクをクリック
Tuesday, August 7, 12 21
12. のインストール
• Windows: : http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/
•「Download R 2.15.1 for Windows」をクリック
• Mac OS X: http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/macosx/
•「R-2.15.1.pkg (latest version)」をクリック
Tuesday, August 7, 12 22
19. のアップデート
1. http://www.r-project.org/ にアクセス
2. 自分が使っているバージョンより
新しいものが出ているか確認
3. 新規にインストール用ファイルを
ダウンロードしてインストール
Tuesday, August 7, 12 29
20. のアップデート
• セキュリティ上の問題がない限りは,
むやみに更新しない
• パッケージ(付加機能)の動作不良回避
• 新旧の共存は可能
• Windows/Mac: 別名でインストール
• ただし何がどう共有されているかは不明
Tuesday, August 7, 12 30
21. のアンインストール
• Windows
• [ Windows XP] コンパネ→プログラムの追加と削除
• [ Windows 7 ] コンパネ→プログラムのアンインストール
• Mac OS X
• /Applications にある アイコンと /Library の中の
Frameworks にある R. framework を削除(CleanApp 可)
Tuesday, August 7, 12 31
22. の起動
• Windows
• START → Program → R → R 2.15.1
• Mac OS X
• /Applications 内の をクリック
Tuesday, August 7, 12 32
24. の終了
• コンソールに「q()」と入力
• 今は「作業スペース」は保存しない
• ウィンドウが消えれば終了
Tuesday, August 7, 12 34
25. で困ったら...
• まずは help(sth) を実行
• seekR: http://seekr.jp/
• R SEEK: http://www.rseek.org/
• RjpWiki: http://www.okada.jp.org/RWiki/
• R-Tips:http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html
• R による統計処理: http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/
Tuesday, August 7, 12 35
26. 概論まとめ
• は統計ソフト
• 無償+何でも統計+美しく作図
• 困ったら help(sth) !!
Tuesday, August 7, 12 36
27. Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. R で検定
5. 言語データの処理
Tuesday, August 7, 12 38
28. Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. R で検定
5. 言語データの処理
Tuesday, August 7, 12 39
30. まずは四則演算
• 式を入力し [Enter] を押す
• > 12345 + 56789 [Enter]
• > 9753 - 1486 [Enter]
• > 3571 * 2984 [Enter]
• > 2234/5678 [Enter]
• > (12 + 34 -56) * 78 / 90 [Enter]
Tuesday, August 7, 12 41
31. いまのは
単なる計算式でしたが
Tuesday, August 7, 12 42
32. といえば
関数
が命
Tuesday, August 7, 12 43
33. 関数とは
指定した値に対して
何らかの処理をして
結果を返すもの
Tuesday, August 7, 12 44
34. なにはともあれ
実行してみましょう
Tuesday, August 7, 12 46
35. sqrt():平方根
• > sqrt(2)
• > sqrt(144)
• > sqrt(104976)
Tuesday, August 7, 12 47
36. 「関数(値)」が命
• には多数の関数がある
• q() や help(sth) も関数
• 必要な関数をしつこく実行
Tuesday, August 7, 12 48
37. といえば
変数
も命
Tuesday, August 7, 12 49
38. 変数とは
1つ以上の値を
まとめていれておく
「箱」のこと
Tuesday, August 7, 12 50
39. では
ベクトルとも呼ばれ
複数の値を1つに
まとめたものを指す
Tuesday, August 7, 12 51
40. 統計処理などを行うには
複数の値をまとめて扱う
ことが必要で
それを使い回すために
変数を使う
Tuesday, August 7, 12 52
41. ちなみに
変数に数値を
入れることを
「代入」といいます
Tuesday, August 7, 12 53
42. なにはともあれ
実行してみましょう
Tuesday, August 7, 12 55
43. 変数の名前は “hako”
•> hako <- c(1,2,3,4,5)
•> hako
• c() 関数:combine ( )
cf. https://twitter.com/#!/sakaue/status/193708048030760960
• 値を1つにまとめる関数
• 逆に書いても(一応)OK
Tuesday, August 7, 12 56
44. c()関数の “<-” は何?
hako <- c(1,2,3,4,5) の “<-” は
左向きの矢印(←)
を表現
(入れ替えても動きます)
Tuesday, August 7, 12 57
45. コンソールで「+」が出たら...
• 入力中に誤って[Enter] を押すと,
待機状態を示す「+」が出る
• [STOP] ボタンでキャンセル
• [Esc] キーでキャンセル
Tuesday, August 7, 12 58
46. 履歴機能と補完機能
•履歴: [↑][↓] の矢印キー
•補完: [Tab]キー
Tuesday, August 7, 12 59
48. では
使い回してみましょう
Tuesday, August 7, 12 61
49. 以下の関数を実行
•> sqrt(hako)
• > log(hako)
Tuesday, August 7, 12 62
50. もし変数がなかったら
何度も関数を
繰り返す羽目になる
sqrt(1), sqrt(2) ... sqrt(5)
log(1), log (2) ... log (5)
Tuesday, August 7, 12 63
51. 一括処理のために
変数(ベクトル)の
利用は不可欠
Tuesday, August 7, 12 64
52. ここまでのまとめ
• は「関数」と「変数」が命
• 関数を使って数値を処理
• q(), help(), sqrt(), log(), c()
• 変数を使って一括処理!
Tuesday, August 7, 12 65
53. 覚える必要はなく
メモ等を頼りに
実行できれば OK
Tuesday, August 7, 12 66
54. Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. R で検定
5. 言語データの処理
Tuesday, August 7, 12 67
55. Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. R で検定
5. 言語データの処理
Tuesday, August 7, 12 68
56. Sub topics
1. 行列のおはなし
2. データフレーム
3. 外部データの読込
Tuesday, August 7, 12 69
57. さきほど
一行で表せる数値を
扱いましたが
Tuesday, August 7, 12 70
58. 実際のデータは
複数行あるはず
Tuesday, August 7, 12 71
59. 例えば...
•身長と体重
•年齢と年収
• 覚えた単語数とTOEICスコア
Tuesday, August 7, 12 72
60. 表にすれば...
身長 体重
A 180 75
B 170 65
C 165 60
D 175 70
E 190 80
Tuesday, August 7, 12 73
61. 複数の行や列で表される
データを扱うために
Rでは「行列」を使う
Tuesday, August 7, 12 74
62. 行列とは
数値が縦横に並べられたもの
Tuesday, August 7, 12 75
63. 1 2 3
4 5 6
7 8 9
Tuesday, August 7, 12 76
65. 1 2 3
4 5 6
7 8 9
Tuesday, August 7, 12 78
66. 1 2 3
4 5 6
7 8 9
Tuesday, August 7, 12 79
67. 1 2 3
4 5 6
7 8 9
Tuesday, August 7, 12 80
69. 1 2 3
4 5 6
7 8 9
Tuesday, August 7, 12 82
70. 1 2 3
4 5 6
7 8 9
Tuesday, August 7, 12 83
71. 1 2 3
4 5 6
7 8 9
Tuesday, August 7, 12 84
72. ひとまず
「行列」という存在を
知ってやってください
Tuesday, August 7, 12 85
73. そんな行列を扱うために
matrix() 関数
を使う
Tuesday, August 7, 12 86
74. matrix() 関数
• 行列を作る関数
• matrix(要素, 行の数, 列の数)
• デフォでは列方向に配置
Tuesday, August 7, 12 87
75. このようなデータなら
身長 体重
A 180 75
B 170 65
C 165 60
D 175 70
E 190 80
Tuesday, August 7, 12 88
76. 行列を作ってみる
karada <- matrix(c(180, 170, 165,
175, 190, 75, 65, 60, 70, 80), 5, 2)
1. c() 関数で、数値を連結
2. matrix() 関数で、行列に変換
• 「5行で2列」にするという指定をする
3. karada という名の変数に代入
Tuesday, August 7, 12 89
77. > karada
と入力して
変数の中身を確認
Tuesday, August 7, 12 90
78. 行列の要素を取り出す
demo <- matrix(1:30,nrow=5,ncol=6)
http://gyazo.com/76c58d5d6c8426a44f160897cda99671.png
Tuesday, August 7, 12 91
79. 行列の要素を取り出す
2行目を表示 → demo[2,]
2列目を表示 → demo[,2]
http://gyazo.com/6726084afd9e1cc4b03df85fe6bc0f29.png
Tuesday, August 7, 12 92
80. 行列の要素を取り出す
2行目と4行目を表示
→ demo[c(2,4),]
2列目と4列目を表示
→ demo[, c(2,4)]
Tuesday, August 7, 12 93
81. 行列の要素を取り出す
http://gyazo.com/a116c0e2f1284ea7d38bf7024d92f1cc.png
Tuesday, August 7, 12 94
82. 行列まとめ
• 横方向が行、縦方向が列
• デフォルトでの数値の並びに注意
• 必要な要素を適宜取り出して値を確認
Tuesday, August 7, 12 95
83. Sub topics
1. 行列のおはなし
2. データフレーム
3. 外部データの読込
Tuesday, August 7, 12 96
84. データフレームとは
• いろんなデータを突っ込んだもの
• いろんな=質的データ+量的データ
• 突っ込む=一緒に並んでいること
Tuesday, August 7, 12 97
85. データフレームとは
名前 血液型 身長 体重
坂本 B 175 65
高橋 B 177 70
阿部 B 174 75
長野 A 179 70
松本 O 170 60
Tuesday, August 7, 12 98
86. データフレームとは
• Excel の WS とほぼ同じイメージ
• 既存データの読込>自力で作る
• data.frame() 関数が使える
Tuesday, August 7, 12 99
87. じゃあ
実際に自力で作るか
といったら...
Tuesday, August 7, 12 100
88. そこで
外部データの読込
を行おう
Tuesday, August 7, 12 102
89. Sub topics
1. 行列のおはなし
2. データフレーム
3. 外部データの読込
Tuesday, August 7, 12 103
90. ここはトラブル多発地域です
うまくいかない時は
まず説明をお聴きください
Tuesday, August 7, 12 104
91. おそらく...
• Excel でデータ管理
• できればそのまま活かしたい
Tuesday, August 7, 12 105
92. 作業ディレクトリの設定
• 作業ディレクトリとは...
• データを読み込む場所
• データを書き出す場所
Tuesday, August 7, 12 106
93. 作業ディレクトリの設定
• Windows:ファイル → ディレクトリの変更
• “My Documents” にファイル移動
• Mac OS X:環境設定 → 一般(起動)
• ホームディレクトリにファイル移動
• Linux:up to you...
Tuesday, August 7, 12 107
94. 作業ディレクトリの設定
• コンソールからの確認・設定も可能
• getwd()関数:現在の設定を確認
• > getwd()
• setwd()関数:現在の設定を変更
• > setwd("/Users/sakaue/Desktop/")
• 実行注意!!
Tuesday, August 7, 12 108
95. データの読込 その1
• read.csv() 関数
• CSV 形式のファイルを読み込む
• CSV: Comma Separated Value
Tuesday, August 7, 12 109
96. データの読込 その1
1. let2012.csv を作業ディレクトリへ移動
• XLS/XLSX 形式のものは保存時に変換
• CSV ファイルの文字コードは UTF-8 に
2. > test <- read.csv(“let2012.csv”) で代入
3. > test [Enter] で中身を確認
Tuesday, August 7, 12 110
98. データの読込 その2
• read.delim() 関数
• 表形式のデータ読み込む
• delim: delimiter(区切り文字)
Tuesday, August 7, 12 112
99. データの読込 その2
1. let2012.xls を開いてマウスで範囲指定
2. > test2 <- read.delim("clipboard") で代入
Mac の場合: read.delim(pipe(“pbpaste”))
3. > test2 [Enter] で中身を確認
Tuesday, August 7, 12 113
100. 読み込んだら関数で処理
> table(test2[,2])
2列目対象
• 度数分布を確認する
> mean(test2[,3]) 3列目対象
• 平均値を求める
Tuesday, August 7, 12 114
101. 外部データの読込
• 作業ディレクトリの設定に注意
• CSV 形式に変換後、read.csv()関数で読込
• 必要な行 or 列を指定して処理
Tuesday, August 7, 12 115
102. データを集めたら
数値要約だけでなく
データの視覚化も必要
Tuesday, August 7, 12 117
103. というわけで
作図のお時間です
Tuesday, August 7, 12 118
104. 基本的な作図手順
1. 変数に値を代入する
2. 作図用の関数を実行
Tuesday, August 7, 12 119
105. たった2段階
Excel や SPSS ではこうはいかない
Tuesday, August 7, 12 120
106. 作成できる図の種類
• ヒストグラム
• 散布図
• 棒グラフ
• 折れ線グラフ
• 箱ひげ図
Tuesday, August 7, 12 121
107. 作成できる図の種類
• ヒストグラム
• 散布図
• 棒グラフ
• 折れ線グラフ
• 箱ひげ図
Tuesday, August 7, 12 122
108. まずはヒストグラム
> hist(test2[,2])
Tuesday, August 7, 12 123
110. 箱ひげ図
> boxplot(test2[,2], test2[,3],
names=c("Male", "Female"),
horizontal=T)
Tuesday, August 7, 12 125
111. 箱ひげ図
> boxplot(test2[,2], test2[,3],
names=c("Male", "Female"),
horizontal=T, ylim=c(0,100))
Tuesday, August 7, 12 126
112. 箱ひげ図
> boxplot(test2[,2], test2[,3],
names=c("Male", "Female"),
horizontal=T, ylim=c(0,100),
col="blue")
Tuesday, August 7, 12 127
113. 箱ひげ図
> boxplot(test2[,2], test2[,3],
names=c("Male", "Female"),
horizontal=T, ylim=c(0,100), col="blue",
xlab="score", ylab="sex",
main="BOXPLOT")
Tuesday, August 7, 12 128
114. グラフの保存方法
> pdf() # pdf デバイスを開く()
> plot(1:10) # プロット → Rplots.pdf に出力
> dev.off() # デバイスを閉じる
★慣れないうちは画面上のメニューから選ぶのが無難
Tuesday, August 7, 12 129
115. 作図手順のまとめ
1. 変数に値を代入する
2. 作図用の関数を使って処理する
3. 形式を指定して保存
+人に伝承(twitter, FB)
Tuesday, August 7, 12 130
116. Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. R で検定
5. 言語データの処理
Tuesday, August 7, 12 132
117. Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. R で検定
5. 言語データの処理
Tuesday, August 7, 12 133
118. を使う経緯
この世の様々な現象を
数値データ+検定
から捉えてみたい
Tuesday, August 7, 12 134
119. 共分散分析
カイ二乗検定
パワーアナリシス
主成分分析
符号検定
因子分析 t 検定
分散分析
マクマネー検定
クラスカル・ウォリス検定
判別分析
Tuesday, August 7, 12 135
121. t 検定
• 2つのグループの平均値の差の検定
するのに使う手法
• R では t.test() であっさりと実行
Tuesday, August 7, 12 137
122. t 検定
• (例)あるテストの平均値に男女差があるかどうか
> male <- test2[,2]
> female <- test2[,3]
> t.test(male, female, var.equal=TRUE)
Tuesday, August 7, 12 138
123. t 検定
> t.test(male, female,var.equal=TRUE)
Two Sample t-test
data: male and female
t = -0.9232, df = 58, p-value = 0.3597
alternative hypothesis: true difference in
means is not equal to 0 # 両側検定
95 percent confidence interval: # 信頼区間
-9.926800 3.660134
sample estimates:
mean of x mean of y
62.06667 65.20000
Tuesday, August 7, 12 139
125. カイ二乗検定
• 独立性の検定のために使う
• (例)数学が好き嫌いと統計の好き嫌いの間に有
意な連関があるか
• (例)あるコーパス中の表現Aと表現Bの頻度の差
• ざっくり言えば,期待度数と観測度数のズレ
が偶然出ちゃったかどうかを調べる
Tuesday, August 7, 12 142
126. 事例: 接続詞 “however” の生起位置の比較
文頭 文中 文末 合計
頻度 109 347 8 493
[文頭] However, ....
[文中] ..., however, ....
[文末] ..., however.
Tuesday, August 7, 12 143
127. 生起位置の比較のためにカイ二乗検定を実行
> freq <- c(109,347,8)
> chisq.test(freq,correct=FALSE)
Chi-squared test for given probabilities
data: freq
X-squared = 391.7371, df = 2, p-value < 2.2e-16
# 手作業なら,カイ二乗分布表の自由度2のところを確認する
# http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/toukei_kiso/t_F_chi.htm
Tuesday, August 7, 12 144
128. で検定のまとめ
• 差がありそうかなさそうかを判断するため
に各種検定を行う
• 平均値の差の検定:t 検定・分散分析
• 独立性の検定 :カイ二乗検定
• 数行のコマンドであっさり検定!
• データ準備の手間は多少かかるかも...
Tuesday, August 7, 12 145
129. を使って
この世の現象を
数値データ+検定
から捉えてみよう!
Tuesday, August 7, 12 146
130. Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. R で検定
5. 言語データの処理
Tuesday, August 7, 12 147
131. Agenda
1. R の基本操作
2. 関数と変数が命
3. 外部データの読込と作図
4. R で検定
5. 言語データの処理
Tuesday, August 7, 12 148
132. Sub topics
1. 言語データ処理の流れ
2. R による and と but の検索
3. パッケージ利用によるデータ処理
Tuesday, August 7, 12 149
133. Sub topics
1. 言語データ処理の流れ
2. R による and と but の検索
3. パッケージ利用によるデータ処理
Tuesday, August 7, 12 150
134. 言語データ処理の流れ
1) データを読み込む
2) データを分解する
3) データを える
4) 数値を求める
5) データを保存する
Tuesday, August 7, 12 151
135. 1) データを読み込む
> nns <- scan("nns_raw.txt",
what="character")
Read 62959 items
Tuesday, August 7, 12 152
136. 2) データを分解する
> nns_list <- strsplit(nns, " ")
# スペースでデータをリスト化
# 干し柿状態(?)
> nns_unlist <- unlist(nns_list)
# リストされたデータをバラバラに分解
Tuesday, August 7, 12 153
137. 3) データを える
> sort_nns <- sort(nns_unlist)
# データの並び替え
> uniq_nns <- unique(sort_nns)
# 並び替えたデータをまとめる
Tuesday, August 7, 12 154
138. 4) 数値を求める
> length(nns_unlist)
[1] 70220 # Token
> nns_all <- table(nns_unlist)
# 単語一覧表の作成
> nns_type <- length(uniq_nns)
> nns_type
[1] 7579 # Type
Tuesday, August 7, 12 155
139. 5) データを保存する
> write.table(nns_all,
file="freq.txt", sep="t")
# freq.txt という名で列をタブ区切りにして保存
Tuesday, August 7, 12 156
140. Sub topics
1. 言語データ処理の流れ
2. R による and と but の検索
3. パッケージ利用によるデータ処理
Tuesday, August 7, 12 157
141. Sub topics
1. 言語データ処理の流れ
2. R による and と but の検索
3. パッケージ利用によるデータ処理
Tuesday, August 7, 12 158
142. R による and と but の検索
•grep 関数・length 関数
• grep() : 文字列マッチング
• length(): 要素数のカウント
Tuesday, August 7, 12 159
143. R による and と but の検索
> grep("^And,?", nns_unlist, fixed = FALSE, value=TRUE)
> grep("^But,?", nns_unlist, fixed = FALSE, value=TRUE)
# ヒットした要素を表示
# 正規表現の ^ をつけておき,3文字を含む文字列(underst”and”)を除外
# fixed=FALSE で拡張正規表現を利用,value=TRUE で要素表示
> length(grep("^And,?", nns_unlist, fixed = FALSE, value=TRUE))
> length(grep("^But,?", nns_unlist, fixed = FALSE, value=TRUE))
# ヒット数だけを表示
Tuesday, August 7, 12 160
144. R による and と but の検索
> length(grep("^And,?", nns_unlist, fixed = FALSE, value=TRUE))
[1] 175
> length(grep("^But,?", nns_unlist, fixed = FALSE, value=TRUE))
[1] 178
> length(grep("^and,?", nns_unlist, fixed = FALSE, value=TRUE))
[1] 1479
> length(grep("^but,?", nns_unlist, fixed = FALSE, value=TRUE))
[1] 260
Tuesday, August 7, 12 161
145. R による and と but の検索
> barplot(freq, names=c("And", "and", "But", "but"), horiz=T, las=1)
Tuesday, August 7, 12 162
146. R による and と but の検索
• R で基本的な検索・分析ならば...
1) データを strsplit() + unlist() して
2) grep() と length() でカウント
3) barplot() などで視覚化
4) chisq.test() などで検定
Tuesday, August 7, 12 163
147. Sub topics
1. 言語データ処理の流れ
2. R による and と but の検索
3. パッケージ利用によるデータ処理
Tuesday, August 7, 12 164
148. Sub topics
1. 言語データ処理の流れ
2. R による and と but の検索
3. パッケージ利用によるデータ処理
Tuesday, August 7, 12 165
149. Packageとは?
• ある処理・機能に特化したプログラム
• base(基本パッケージ)だけでも 1,000 以上
• 特殊な処理を行う際は,別の package を追加
• 言語処理に特化したものもある(ex. RMeCab)
Tuesday, August 7, 12 166
150. 言語処理に特化した packages
i) tm: Text Mining Package
• http://tm.r-forge.r-project.org/
• http://cran.r-project.org/web/packages/tm/tm.pdf
ii) corpora
• http://cogsci.uni-osnabrueck.de/~severt/SIGIL/sigil_R/
• http://cran.r-project.org/web/packages/corpora/corpora.pdf
iii) LanguageR
• http://www.ualberta.ca/~baayen/software.html
• http://cran.r-project.org/web/packages/languageR/languageR.pdf
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151. 日本語データの分析を
助けてくれる
RMeCab を紹介
Tuesday, August 7, 12 168
152. RMeCabとは
• 石田 基広氏が開発したパッケージ
• R から MeCab を呼び出して日本語
のテキストを解析させる
• 解析結果をも R で出力してくれる
素晴らしいプログラム
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153. デモ一覧
• RMeCabText() : ファイル解析
• RMeCabFreq() : 頻度集計
• Ngram() : N-gram 解析
• collocate() : 共起関係の分析
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156. Excel
SPSS
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