R-скрипт анализ датасета Ключникова Дарья: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Нет описания правки |
|||
| Строка 15: | Строка 15: | ||
# Чтение всех текстовых колонок | # Чтение всех текстовых колонок | ||
all_text <- data %>% | all_text <- data %>% | ||
select(where(is.character)) %>% | select(where(is.character)) %>% | ||
unite("all_text", everything(), sep = " ", na.rm = TRUE) %>% | unite("all_text", everything(), sep = " ", na.rm = TRUE) %>% | ||
pull(all_text) | pull(all_text) | ||
Версия от 20:03, 12 июня 2026
Описание датасета
Для анализа был взят датасет Computational thinking (ACM), который содержит записи из библиотеки ACM по запросу Computational Thinking. Он содержит информацию о статьях и книгах, найденных по запросу: имя автора(-ов), название, абстракт и др.
Ссылка на датасет: Computational thinking (ACM)
Код R-скрипта
library(tidyverse)
data <- read_csv("http://www.uic.unn.ru/pustyn/data-sets/digida/ACM_think.csv")
glimpse(data)
# Чтение всех текстовых колонок
all_text <- data %>%
select(where(is.character)) %>%
unite("all_text", everything(), sep = " ", na.rm = TRUE) %>%
pull(all_text)
# Разбивка на слова
words <- str_split(all_text, " ") %>%
unlist() %>%
str_replace_all("[^A-Za-z]", "") %>%
tolower() %>%
.[. != ""]
# Общее количество слов в корпусе
total_words <- length(words)
print(paste("Всего слов во всём корпусе:", total_words))
# 10 самых частых слов
top10_words <- as.data.frame(sort(table(words), decreasing = TRUE)[1:10])
colnames(top10_words) <- c("Слово", "Частота")
print(top10_words)
