Ubuntu下R语言安装配置(语料分析+NLP+相关工具)
发布网友
发布时间：2024-09-27 21:09
共1个回答
热心网友
时间：2024-10-13 08:30
IDE环境方面，标准配置为RStudio，但鉴于PyCharm的灵活性和插件丰富性，本文选择在PyCharm中配置R环境。安装R Language for Intellij插件，通过插件市场即可完成，链接R Base直接集成于环境内。安装完成后，效果显著，提供了便捷的代码编写和调试体验。
库的安装方法多样，包括在R语言环境下使用`install.packages()`命令进行安装，通过在PyCharm中对未安装库名称悬停选择安装，以及考虑使用cran2deb4ubuntu将R包转化为deb库通过apt安装。需要注意的是，Ubuntu 24.04可能存在不支持某些新系统版本的情况，对此建议关注后续更新。
在R语料分析基础包中，`readtext`用于文件读取，操作简便。安装可通过命令行与R环境结合进行，过程中可能出现依赖库缺失的问题，解决方法是根据提示在R环境下安装。同样，`quanteda`用于从字符向量构建语料库，安装流程参考官方文档，若遇到问题，确保已正确安装`readtext`。
结构主题模型（STM）的R软件包`stm`是文本分析的有力工具，适用于构建和分析主题模型。安装步骤与前述包类似，确保所有依赖库已正确安装。
语料分析工具如AntConc提供免费的文本分析服务，旨在进行配对和文本分析。MAXQDA则是一款用于定性数据分析的软件，提供了广泛的分析方法，包括扎根理论、定性内容分析等。LightSIDE则是一个免费的文本挖掘工具平台，适合教学和研究使用。MALLET和TreeTagger分别用于统计自然语言处理、文档分类与主题建模，以及文本标注部分语音和词法信息，都是强大的文本处理工具。Textplot用于文档转换成术语网络，旨在揭示文本中高层次主题结构的信息。
在大语言模型方面，`ollama`是一个基于Go语言的本地大模型运行框架，提供了简单的本地部署和运行大模型的接口。其他模型的使用请参阅详细文档。Gephi作为基于NetBeans平台和Java的开源网络分析和可视化软件，适用于研究单词共现分析，提供了一种直观的网络视角来理解文本数据。
本文的参考资料主要来源于2024年4月19日Prof. Gerold Schneider在伯尔尼大学的讲座“Hands-on-Workshop zum Natural Language Processing (NLP) für Sozialwissenschaften”及其相关文献资料，感谢教授的精彩讲解以及推荐的实验室。
