Link do repositório no github: https://github.com/gomesfellipe/appwordcloud

Link de acesso ao app: https://gomesfellipe.shinyapps.io/appwordcloud/

NOVA VERSÃO DA NUVEM DE PALAVRAS!!

Nova versão conta agora com a tabela de frequências dos termos identificados na análise!

Esta pasta conta com os seguintes arquivos:

Base de dados (obtida através do social searcher):

• base.csv - exemplo de base de dados como input do aplicativo (obs.: codificação UTF-8)

Complementos:

• wordcloud_sentiment.R - Função criada para gerar nuvens de palavras com tecnicas textmining de maneira simples e facil
• install_packages.R - Script para auxiliar na instalação dos pacotes necessários para rodar o aplicativo

Código do aplicativo:

• appwordcloud.Rmd - Este é o código responsável por rodar o aplicativo

Motivação para o aplicativo

Inicialmente uma função foi desenvolvida com finalidade de se criar nuvens de palavras em conjunto com técnicas de textmining de forma dinâmica, o nome da função é wordcloud_sentiment() e seu código e os parâmetros para seu uso podem ser conferidos no arquivo wordcloud_sentiment.R.

Com essa função foi possível que a criação de nuvens de palavras com técnicas de textmining se tornasse uma tarefa mais ágil, porém o conhecimento prévio de R para sua implementação seria recomendado caso necessite de alguma manutenção. Diante disto a ideia de uma abordagem mais interativa mostrou-se interessante, a seguir é possível conferir como foi sua implementação.

Pacotes utilizados:

Os pacotes utilizados incluindo algumas referências:

• flexdashboard: Pacote para gerar o aplicativo como dashboard ( manual do pacote )
• stringr: Pacote para manipulação de strings (bom manual para manipular strings )
• dplyr: Pacote para manipulação de dados (Cheat Sheet para Data Wrangling)
• tm: Pacote de para text mining (manual do CRAN)
• wordcloud: Pacote para nuvem de palavras (bom manual para text mining, wordcloud e sentimentos)
• readxl: Pacote para leitura de dados Excel (github tidyverse )
• tidytext: Manipulação de textos (e-book tidytextmining)
• reshape2: Manipulação de dados ( github do hadley )
• lexiconPT: Importar palavras de sentimentos ( CRAN )
• memoise: Cache resultados de uma função (github memoise)
• SnowballC: Para steamming (manual do CRAN )
• purrr: Ferramentas de programação funcional (cheat Sheet para funcoes apply)
• DT: Renderizar tabela ( manual do pacote )
• ngram: Busca por sequencias de palavras (guia para ngram no R )

Instalando os pacotes

A instalação de todos esses pacotes pode ser realizada em apenas 1 passo, para mais informações consultar o documento install_packages.R e seguir as instruções de instalação

Instruções

Obs.: As funções da nova versão são basicamente as mesmas da versão antiga. A novidade está na tabela de frequências dos termos identificados com disponibilidade para download.

Input da base de dados

Para dar início a construção da nuvem de palavras selecione o arquivo (em formato csv com codificação UTF-8) que contenha apenas duas colunas em que:

* Coluna1: usuario
* Coluna2: texto

exemplo de base

Stopwords

Para remover palavras da nuvem de palavras (chamadas de stopwords), basta inseri-las, separadas por vírgula, na caixa “Removendo palavras”. Exemplo de como devem ser incluidas as palavras:

 nao, dele, dela, nos

Sentimentos

Na opção “Marque se deseja usar cor para sentimentos” a cor da nuvem é baseada em um dicionário léxico do qual um conjunto de palavras já foram pré-classificadas como positiva, negativa ou neutra. Por default a nuvem já começa com esta opção marcada.

TextSteamming (remover sufixos)

Com a opção “Marque se deseja usar ‘Text Steamming’(remover sufixos)” marcada, a função SnowballC::wordStem(x,lang="portuguese) será utilizada de forma que as palavras em portugues do Brasil tenham seus sufixos removidos, o que influencia na análise de forma que, por exemplo, as palavras “conhecimento”, “conhecer”, “conhecemos”, “conheci” sejam agregadas em um único termo: “conhec”, veja:

Obs.: Para efetuar a mudança, clique em “Atualizar nuvem”

TF-IDF

A opção “Marque se deseja usar a transformação tf-idf” realizará q transformação if-idf na matriz de termos que não considera mais a frequência (ou contagem) de termos de modo que as palavras tenham “pesos” atribuídos que levam em consideração não só a frequência das palavras no corpus, mas também a frequência das palavras nos diferentes documentos (cada linha da base de dados). Este valor agora será encarregado de fornecer a “relevância” daquele termo no corpus.

Obs.: Para efetuar a mudança, clique em “Atualizar nuvem”

Salvando a Wordcloud

Para salvar, basta clicar sobre a imagem e salvar, veja:

Fazendo o Download (novidade!)

Agora o usuário pode baixar também a tabela de frequência dos termos identificados clicanco no botão download