楔子：
tm程序包就算在本地安装上了，也会无法载入，我们可以通过手动打勾的方式检测是不是需要安装其它的辅助包，联网安装则不需要考虑这些问题
tsv.PNG
自然语言处理是指我们分析的对象是文本，可以是中文、日文、英文等等。这里我们要分析评论是好还是坏，也就是通过输入一条评论，计算机可以识别评论的性质。
对于自然语言处理，常用的CSV数据格式是不适用的，因为是逗号分隔符，逗号很容易被误认为是文本信息本身，所以我们使用tsv格式，也就是将逗号变为tab制表符，也就是多个空格分割文本数据。
1、读取数据
代码：
# Natural Language Processing
# Importing the dataset
dataset_original = read.delim('Restaurant_Reviews.tsv', quote = '', stringsAsFactors = FALSE)
这里delim是指读取tsv文件，参数quote为空代表在文本中的引号将不会被读取。stringAsFactors为错误代表文本不会被看成分类因子，由于我们要处理的是字符与字符之间的关系，不能将评论本身视为某一类。
2、创建词袋
copus.PNG
代码：
# Cleaning the texts
# install.packages('tm')
# install.packages('SnowballC')
library(NLP)
library(tm)
library(SnowballC)
corpus = VCorpus(VectorSource(dataset_original$Review))
所谓的corpus词袋就是指文集，由一篇一篇的文章组成，这里一条评论构成一篇文章。
3、去掉噪声数据（清理数据）
代码：
corpus = tm_map(corpus, content_transformer(tolower))
corpus = tm_map(corpus, removeNumbers)
corpus = tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus = tm_map(corpus, removeWords, stopwords())
corpus = tm_map(corpus, stemDocument)
corpus = tm_map(corpus, stripWhitespace)
这里包括大小写转换，去掉数字，去掉标点符号，去掉虚词（指示代词，this，that），词根化（转化成一般现在时，一些语言的动词有多种词态，名词有单复数形式，还有形容词的一般形式等等），之前去除数字、标点符号、虚词会使单词间留下多余的间隔，这里要重新使单词间的间隔为一个空格。
虚词实词
这里特别介绍一下tm包，是文本挖掘包，可以对文字信息做很多处理
大小写验证.PNG
取去除数字验证.PNG
去除标点符号验证.PNG
取出虚词验证.PNG
这里要特别说明一下虚词是不具有实际意义，只是构成语法的词，也以是指示代词，少量的名词，量词等等。我们的stopwords函数是来自于SnowBallc包的函数，表示不同语言的虚词，默认是英语。
词根化验证.PNG
去除多余空格验证.PNG
4、建立稀疏矩阵
dtm.PNG
代码：
# Creating the Bag of Words model
dtm = DocumentTermMatrix(corpus)
dtm = removeSparseTerms(dtm, 0.999)
这里的稀疏矩阵是以每一条评论为行，以每一个不同的单词为列记录一条评论中这个单词是否出现过，也可能是出现了几次。
由于矩阵的列数比较大，我们规定了最大稀疏程度，这里有1000条评论，我们去除了稀疏程度大于99.9%的，也就是只在一条评论中出现过的单词。
5、分类模型
适用于文本分类的分类算法有朴素贝叶斯，决策树，随机森林等等，这里我们使用随机森林算法。
代码：
dataset = as.data.frame(as.matrix(dtm))
dataset$Liked = dataset_original$Liked
# Encoding the target feature as factor
dataset$Liked = factor(dataset$Liked, levels = c(0, 1))
# Splitting the dataset into the Training set and Test set
# install.packages('caTools')
library(caTools)
set.seed(123)
split = sample.split(dataset$Liked, SplitRatio = 0.8)
training_set = subset(dataset, split == TRUE)
test_set = subset(dataset, split == FALSE)
# Fitting Random Forest Classification to the Training set
# install.packages('randomForest')
library(randomForest)
classifier = randomForest(x = training_set[-692],
y = training_set$Liked,
ntree = 10)
# Predicting the Test set results
y_pred = predict(classifier, newdata = test_set[-692])
# Making the Confusion Matrix
cm = table(test_set[, 692], y_pred)
由于上文得到的是稀疏矩阵，分类算法处理的是数据文件，前两行代码我们把稀疏矩阵转换成数据文件，并且添加了分类结果列。
然后3行和4行我们对于分类结果进行因子化，这样才便于分类。
由于数据集样本比较小，我们将训练集和测试集的比例划分为4：1。
注意：如果没有对分类结果进行因子化，我们得到的可能是回归树。
运行结果：
cm.PNG
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