tmの変更点

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!!!R準備
!!!Rプログラミング
!!tmを使う（WindowsXP上のR）
■次のパッケージをインストールしておく。
*RMecab，tm，Snowball
**後，Snowballには，Javaが必要なため，Wekaというソフトウェアと同梱されているJavaをインストールする。
**２つのソフトウェアは以下からダウンロード。
***ソフト名：weka-3-6-1jre.exe
***入手先　：http://www.weka-jp.info/

■資料（txt形式）をtmを使って計算する。
*（１）変数にテキストファイル・データを取り込む
*ただし，この代入式は，マニュアルにかかれたものをそのまま使用しています。その為，最終的には，リファレンスを見てテキストファイルの取り込みディレクトリを変更するようにして下さい。

    > txt <- system.file("texts","txt",package="tm")　

*C:\Program Files\R\R-2.9.2\library\tm\texts\txtに入っているすべてのテキストファイル・データを変数”txt”に代入されることを意味しています。
*よって，当初，サンプルプログラム”ovid*.txt”という5つのテキストファイルが存在しますが，今回は，調べたいテキストファイルと入れ替えます。
*今回は，35個のtxtデータを入れます。

●メモリの拡張を宣言するコマンドを実行して下さい。
    > old.op <- options(max.print=999999)

●作業内容は，次の通りです。
    ＃sinkコマンドを使って，出力結果をテキストファイルに出力します。
    > sink(file ="ovid.txt",split="true")
    
    ＃テキストファイルを”txt”変数に代入します 
    > txt <- system.file("texts","txt",package="tm")
    > (ovid <- Corpus(DirSource(txt),readerControl=list(language="eng")))
    A corpus with 35 text documents
    
    ＃ここまでで変数”txt”にテキストファイルが取り込まれました。 
    ＃その後，変数”ovid”にtmで利用しやすいような形式のテキストデータの塊（コーパス）が作成されます。    
    ＃inspect関数を利用して内容を確認します。
    ＃テキストファイル１〜３５個のテキストファイル・データが表示されます。
    > inspect(ovid[1:35])
    > sink()
    ＃以上でファイルに記録されました。

●コーパスになったデータのうち，空白やステミングを行う
    ＃tmMapコマンドを利用して空白や英語に関係ないものを取り除く（かなり時間がかかります）
    > ovid2 <- tmMap(ovid,stripWhitespace)
    > ovid3 <- tmMap(ovid2,removeWords,stopwords("english"))
    > ovid3stm <- tmMap(ovid3,stemDoc)
    
    ＃sinkコマンドを使って，出力結果をテキストファイルに出力します。
    > sink(file ="ovid3stm.txt")
    > inspect(ovid3stm[1:35])
    > sink()
    
    ＃共起関数で計算しやすいようにする
    > ovid3stm_dtm <- DocumentTermMatrix(ovid3stm)
    
    ＃sinkコマンドを使って，出力結果をテキストファイルに出力します。
    > sink(file ="ovid3stm_dtm_fft.txt",split="true")
    > findFreqTerms(ovid3stm_dtm,5)
    > findAssocs(ovid3stm_dtm,"proprietor",0.97)[1:35]