Извлеките текст от sonnets.txt с помощью extractFileText и отобразите текст первого сонета.

str = extractFileText("sonnets.txt");
extractBefore(str,"II")

ans = 
    "THE SONNETS
     
     by William Shakespeare
     
     
     
     
       I
     
       From fairest creatures we desire increase,
       That thereby beauty's rose might never die,
       But as the riper should by time decease,
       His tender heir might bear his memory:
       But thou, contracted to thine own bright eyes,
       Feed'st thy light's flame with self-substantial fuel,
       Making a famine where abundance lies,
       Thy self thy foe, to thy sweet self too cruel:
       Thou that art now the world's fresh ornament,
       And only herald to the gaudy spring,
       Within thine own bud buriest thy content,
       And tender churl mak'st waste in niggarding:
         Pity the world, or else this glutton be,
         To eat the world's due, by the grave and thee.
     
       "

Отобразите слова из сонетов, одним словом, облако.

figure
wordcloud(str);

Загрузите данные в качестве примера. Файл sonnetsPreprocessed.txt содержит предварительно обработанные версии сонетов Шекспира. Файл содержит один сонет на строку со словами, разделенными пробелом. Извлеките текст от sonnetsPreprocessed.txt, разделите текст в документы в символах новой строки, и затем маркируйте документы.

filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);

Визуализируйте документы с помощью облака слова.

figure
wordcloud(documents);

Загрузите данные в качестве примера. Файл sonnetsPreprocessed.txt содержит предварительно обработанные версии сонетов Шекспира. Файл содержит один сонет на строку со словами, разделенными пробелом. Извлеките текст от sonnetsPreprocessed.txt, разделите текст в документы в символах новой строки, и затем маркируйте документы.

filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);

Создайте модель сумки слов использование bagOfWords.

bag = bagOfWords(documents)

bag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: [154x3092 double]
      Vocabulary: [1x3092 string]
        NumWords: 3092
    NumDocuments: 154

Визуализируйте модель сумки слов использование облака слова.

figure
wordcloud(bag);

Загрузите данные в качестве примера sonnetsTable. Таблица tbl содержит список слов в переменной Word и соответствующего подсчета частот в переменной Count.

load sonnetsTable
head(tbl)

ans=8×2 table
      Word       Count
    _________    _____

    '''tis'        1  
    ''Amen''       1  
    ''Fair'        2  
    ''Gainst'      1  
    ''Since'       1  
    ''This'        2  
    ''Thou'        1  
    ''Thus'        1  

Отобразите табличные данные на графике с помощью wordcloud. Задайте слова и соответствующие размеры слова, чтобы быть переменными Word и Count соответственно.

figure
wordcloud(tbl,'Word','Count');
title("Sonnets Word Cloud")

Чтобы воспроизвести результаты в этом примере, установите rng на 'default'.

rng('default')

Загрузите данные в качестве примера. Файл sonnetsPreprocessed.txt содержит предварительно обработанные версии сонетов Шекспира. Файл содержит один сонет на строку со словами, разделенными пробелом. Извлеките текст от sonnetsPreprocessed.txt, разделите текст в документы в символах новой строки, и затем маркируйте документы.

filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);

Создайте модель сумки слов использование bagOfWords.

bag = bagOfWords(documents)

bag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: [154x3092 double]
      Vocabulary: [1x3092 string]
        NumWords: 3092
    NumDocuments: 154

Соответствуйте модели LDA 20 темами. Чтобы подавить многословный вывод, установите 'Verbose' на 0.

mdl = fitlda(bag,20,'Verbose',0)

mdl = 
  ldaModel with properties:

                     NumTopics: 20
             WordConcentration: 1
            TopicConcentration: 5
      CorpusTopicProbabilities: [1x20 double]
    DocumentTopicProbabilities: [154x20 double]
        TopicWordProbabilities: [3092x20 double]
                    Vocabulary: [1x3092 string]
                    TopicOrder: 'initial-fit-probability'
                       FitInfo: [1x1 struct]

Визуализируйте первые четыре темы с помощью облаков слова.

figure
for topicIdx = 1:4
    subplot(2,2,topicIdx)
    wordcloud(mdl,topicIdx);
    title("Topic: " + topicIdx)
end