折騰好Rwordseg在R語言3.2版本的安裝后，馬上就來嘗鮮了，在參考牛人的意見后，成果如下圖，馬上有實戰的感覺了：

首先講一下詞云的步驟：

1.讀取文檔，這個文檔可以是網絡數據，也可以是文本文檔，對于網絡數據，有很多爬蟲方法，如RCurl包，Rweibo包等等等等，還可以自己去申請一些開放數據庫的API，在此不贅述。文本文檔讀取也簡單，直接用readLines函數讀取。

2.識別前的準備，調入詞典，開啟人名識別，這步很重要，因為不同的文本有不同的關鍵詞特征，沒有對應的詞典，就容易把關鍵詞再次分詞導致無法提取特征，Rwordseg支持搜狗的scel字典，很nice。不過這步跟第一步并沒有優先性上的差異，個人喜好把這步放這里而已。

3.進行分詞，一般都會調用nosymbol = T的參數

4.制作詞語過濾，比如常見的停止詞，還有一些自定義的規則，這個就看大家自己選擇了。

5.過濾了停止詞后，對分詞結果進行詞頻統計并排序

6.將排序結果分別提取為詞名和頻率

7.繪制詞云

具體代碼如下，數據來源是隨便找的一篇關于如何當獵頭的百度知道，保存為txt：

library(Rwordseg)
library(wordcloud)

//讀取文件
txt <- readLines("path")

//分詞前準備
installDict("../dict/default.dic", "default") //默認的包
installDict("path", "dictname") //你自己下載或制作的字典
segment.options(isNameRecognition = TRUE)

//分詞
txtseg <- segmentCN(txt, nosymbol = T)

//制作filter并過濾，這里可以加入自己制作的停止詞詞典
filter <- function(txt) {
txt <- gsub("[a-z]|\\.", "", txt)
txt <- gsub("\\d+號", "", txt)
txt <- gsub("\\d+", "", txt)
txt <- gsub("\\/", "", txt)
txt <- gsub("單元|對面|附近|路口|旁邊|大道|方向|先生|女士|回復|需要|處理|投訴|資料|保密", "", words)
txt[nchar(txt) >= 2]
}

txtsf <- lapply(txtseg, filter)

//詞頻統計和排序
txtwc <- unlist(lapply(txtsf, length)) //詞頻計數
txtws <- sort(table(txtwc),decreasing = T) //排序

//提取詞名和詞頻
txtws.name <- names(txtws)
txtws.freq <- txtws

//繪制詞云
windows()
par(mar = c(0, 0, 3, 0), bg = "white")
wordcloud(sb.tel.w2.name,
sb.tel.w2.freq,
scale = c(5, 1),
min.freq = 1,
max.words = 100,
colors = c("#BEC0C2", "#049FF1", "#DA891E", "#3F813F", "#712704", "#A2B700"))

看起來簡單的詞云，其實做起來一點不簡單，數據分析還要對業務了解，上邊的詞云還有很大改進的地方，不過一步步來，等我慢慢掌握了分析方法再繼續改進咯。
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