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介绍使用tidytext进行文本挖掘。 整洁的数据应该是这样的 对于整洁的文本数据，储存在每行中的数据通常是单个单词，但也可以是n-gram，句子或段落。 使用unnest_tokens函数对数据进行处理 简单介绍一下unnest_tokens函数： unnest_tokens这里使用的两个基本参数。首先，输出的列名，上面是word，然后是文本来输入列（text在本例中）。 使用之后unnest_tokens，我们将每行拆分 文本分析的流程： 就是写了傲慢与偏见的那个人，说实话这部作品的确值得一看 数据来自于Jane Austen的 janeaustenr 包 linenumber 对应的是多少行， chapter 对应的是第多少章。 要将其作为一个整洁的数据集来处理，还需要将句子转化成文更加基本的格式 此函数使用 tokenizers 包将原始数据框中的每一行文本分隔为标记。默认标记化用于单词，但其他选项包括字符，n-gram，句子，行，段落或正则表达式模式周围的分隔。 也就是修改下面这个参数： 既然数据是每行一个字的格式，我们可以使用像dplyr这样的整洁工具来操作它。通常在文本分析中，我们会想要删除停用词; 停用词是对分析无用的词，通常是非常常见的词，例如英语中的“the”，“of”，“to”等等。我们可以用一个删除停用词（保存在tidytext数据集中stop_words）anti_join()。 我们也可以使用 dplyr count() 来查找所有书籍中最常见的单词。 可以看见，最常见的单词是 miss 进行可视化： 因为我们一直在使用整洁的工具，所以我们的字数存储在一个整洁的数据框中。这允许我们将它直接传递给ggplot2包，例如创建最常见单词的可视化