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Aplicativo para construir Wordcloud

Crie sua própria núvem de palavras!

·4 minutos

Website
npm

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
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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:
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Os pacotes utilizados incluindo algumas referências:

Instalando os pacotes
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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
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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
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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
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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
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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)
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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
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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
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Para salvar, basta clicar sobre a imagem e salvar, veja:

Fazendo o Download (novidade!)
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Agora o usuário pode baixar também a tabela de frequência dos termos identificados clicanco no botão download


Fellipe Gomes
Autor
Fellipe Gomes
Data Science Specialist @ Accenture | Kaggle Master

Sou formado em estatística e atuo como cientista de dados desde 2017. Compartilho meus estudos e evolução por meio de artigos, tutoriais e projetos de código aberto. Se quiser saber mais sobre meu trabalho, sinta-se à vontade para entrar em contato através das minhas redes sociais.