Tarea 1. Procesamiento de Texto - Aladin
Diego Alejandro Pérez Cisneros - A01275561
2024-04-01
1. Contexto
Se compararan dos guiones de la pelicula Aladdin, de diferentes años (1992 y 2019). El primero es una versión animada, por lo cual se ha modernizado el nuevo guión y sigue siendo fiel a su antecesor.
Links de los guiones:
* El primer guión: https://imsdb.com/scripts/Aladdin.htmlLinks to an
external site.
El de la película de 2019): https://www.scripts.com/script/aladdin_2019_26877Links to an external site.
2. Instalación de librerias
#install.packages(tm)
library(tm)
#install.packages("pdftools")
library(pdftools)
#install.packages("SnowballC")
library(SnowballC)
#install.packages("readtext")
library(readtext)
#install.packages("syuzhet")
library(syuzhet)
#install.packages("RColorBrewer")
library(RColorBrewer)
#install.packages("wordcloud")
library(wordcloud)3. Creación del CORPUS
Se crea un Corpus con los archivos
text_corpus_aladdin <- Corpus(DirSource("C:/Users/Diego Pérez/Downloads/tarea 1"))
text_corpus_aladdin## <<SimpleCorpus>>
## Metadata: corpus specific: 1, document level (indexed): 0
## Content: documents: 11ó si tu working directory tiene los archivos, se seleccionan los archivos de los guines en formato pdf.
files_a <- list.files(pattern = "pdf$")
files_a## [1] "Aladdin_1992.pdf" "Aladdin_2019.pdf"Comprobamos que se seleccionaron los archivos a analizar
4. URI
(URI quiere decir Uniform Resource Identifier.) Con URI le decimos a la función Corpus() el vector de nuestros archivos Y el readerControl le indica el tipo de lector que debe usar (en este caso pdf)
corp1 <- Corpus(URISource(files_a),
readerControl = list(reader = readPDF))4.1 Limpieza del Corpus
Ahora limpiemos el Corpus
limpio1 <- TermDocumentMatrix(corp1,
control =
list(removePunctuation = TRUE,
stopwords = TRUE,
tolower = TRUE,
stemming = TRUE, #Como divide las palabras
removeNumbers = TRUE
)) 4.2 Visualización
Veamos algunos elementos
inspect(limpio1[1:10,]) ## <<TermDocumentMatrix (terms: 10, documents: 2)>>
## Non-/sparse entries: 11/9
## Sparsity : 45%
## Maximal term length: 10
## Weighting : term frequency (tf)
## Sample :
## Docs
## Terms Aladdin_1992.pdf Aladdin_2019.pdf
## “you 0 1
## aaaa 0 6
## aaaaahhhhh 1 0
## aaahhh 0 1
## aah 0 2
## aar 0 1
## aawk 1 0
## ababwa 9 6
## ababwah 0 8
## abject 1 0El lector preservó algunos elementos del unicode de los archivos PDF. Entonces si queremos quitar cosas Unicode podemos hacer esto:
5. URI 2
corp2 <- tm_map(corp1, removePunctuation, ucp = TRUE)ucp se refiere al texto con unicode
5.1 Limpieza del Corpus
limpio2 <- TermDocumentMatrix(corp2,
control =
list(stopwords = TRUE,
tolower = TRUE,
stemming = TRUE,
removeNumbers = TRUE
)) 5.2 Visualización
Volvemos a checar
inspect(limpio2[1:10,])## <<TermDocumentMatrix (terms: 10, documents: 2)>>
## Non-/sparse entries: 11/9
## Sparsity : 45%
## Maximal term length: 10
## Weighting : term frequency (tf)
## Sample :
## Docs
## Terms Aladdin_1992.pdf Aladdin_2019.pdf
## aaaa 0 6
## aaaaahhhhh 1 0
## aaahhh 0 1
## aah 0 2
## aar 0 1
## aawk 1 0
## ababwa 9 6
## ababwah 0 8
## abject 1 0
## abl 1 0En la visualización anterior podemos ver los términos en orden alfabetico, es por esto que para un mayor análisis se seleccionaran aquellos que se repitan minimo 100 veces.
6. Términos Frecuentes
Veamos los términos frecuentes
findFreqTerms(limpio2, lowfreq = 100, highfreq = Inf)## [1] "abu" "aladdin" "carpet" "dont" "geni" "iago" "jafar"
## [8] "jasmin" "like" "look" "one" "princ" "see" "sultan"Estos términos se toman en cuenta por ambos documentos.
7. Términos Frecuentes de ambas versiones
Tomando en cuenta los términos anteriores se divide para conocer el número de veces que se repite cada palabra en cada versión
ft <- findFreqTerms(limpio2, lowfreq = 100, highfreq = Inf)
as.matrix(limpio2[ft,])## Docs
## Terms Aladdin_1992.pdf Aladdin_2019.pdf
## abu 166 29
## aladdin 404 195
## carpet 91 15
## dont 42 60
## geni 183 136
## iago 95 20
## jafar 213 68
## jasmin 201 74
## like 52 55
## look 105 23
## one 50 50
## princ 64 78
## see 78 33
## sultan 117 44Para una mejor viualización se sumaran la cantidad de ambas versiones y se ordenan de mayor a menor
ft2 <- as.matrix(limpio2[ft,])
sort(apply(ft2, 1, sum), decreasing = TRUE)## aladdin geni jafar jasmin abu sultan princ look iago see
## 599 319 281 275 195 161 142 128 115 111
## like carpet dont one
## 107 106 102 1008. Sparsity
Propiedad de los datos o sistemas donde la mayoría de los elementos son ceros o insignificantes, destacando la escasez de información significativa en una gran matriz o conjunto de datos.
limpio3 <- removeSparseTerms(limpio2, sparse=0.3)
findFreqTerms(limpio3, lowfreq = 100, highfreq = Inf)## [1] "abu" "aladdin" "carpet" "dont" "geni" "iago" "jafar"
## [8] "jasmin" "like" "look" "one" "princ" "see" "sultan"9. Asociasiones
Teniendo en cuenta las palabras más repetivas se buscan aquelas palabras con las que se relacionan, es decir atraves del texto se utilizaba dicha palabra seguida de …
Se realiza con las siguetes palabras:
* Aladdin:
findAssocs(limpio2,term="aladdin",0.8)## $aladdin
## aaaaahhhhh aawk ababwa abject
## 1 1 1 1
## abl abooboo aboutmyself abracadabra
## 1 1 1 1
## absentmind absolut abu abuh
## 1 1 1 1
## abui abus accent achm
## 1 1 1 1
## acrobat across action addenda
## 1 1 1 1
## addlep adequ advanc advis
## 1 1 1 1
## afar afraid agoni aha
## 1 1 1 1
## ahem ahemin ahemthen ahhh
## 1 1 1 1
## aim air ala alaskan
## 1 1 1 1
## aliwil allah allow almost
## 1 1 1 1
## alon along alongsid aluhaladdin
## 1 1 1 1
## amaz ami amim amongst
## 1 1 1 1
## angri anim announc anoth
## 1 1 1 1
## anymor anyon anythingpick apartit
## 1 1 1 1
## ape appar appear appl
## 1 1 1 1
## applaus appoint appreci apprehens
## 1 1 1 1
## approach aqui arab arent
## 1 1 1 1
## argu arm arnold around
## 1 1 1 1
## arsenio asid asmin asset
## 1 1 1 1
## assist assur attack attent
## 1 1 1 1
## audienc await awak away
## 1 1 1 1
## awk awn baaaaad babbl
## 1 1 1 1
## back background baklava balanc
## 1 1 1 1
## balconi ball balloon banana
## 1 1 1 1
## band banishedor barbar barg
## 1 1 1 1
## barrel base basebal basketbal
## 1 1 1 1
## battl beak beam bear
## 1 1 1 1
## beardi beast beatup beau
## 1 1 1 1
## bed bedroom bee beergut
## 1 1 1 1
## befin begin behalf behead
## 1 1 1 1
## behind belch beme bend
## 1 1 1 1
## bepretti betray beyond bird
## 1 1 1 1
## birthday bite bitti bizarr
## 1 1 1 1
## black blackboard blah blast
## 1 1 1 1
## bless block bloom blown
## 1 1 1 1
## blue blush board bodi
## 1 1 1 1
## bolt bomb bona bop
## 1 1 1 1
## bottom boulder bounc bout
## 1 1 1 1
## bow bowl box boxer
## 1 1 1 1
## boy boyfirst boyh bozo
## 1 1 1 1
## brand brat bread breadlin
## 1 1 1 1
## break breakfast breath breathit
## 1 1 1 1
## brew bridg bright brilliant
## 1 1 1 1
## bring broad brow brush
## 1 1 1 1
## brute bubbl buckley bud
## 1 1 1 1
## buddi buggi build bulg
## 1 1 1 1
## bump burst busi button
## 1 1 1 1
## buzz buzzer bye bystand
## 1 1 1 1
## caballero cadillac caesar cafe
## 1 1 1 1
## cage call calm calmer
## 1 1 1 1
## camel camera cant cap
## 1 1 1 1
## cape caper car carpet
## 1 1 1 1
## carri cart casanova case
## 1 1 1 1
## castl catch cave cavern
## 1 1 1 1
## ceil center centimetr centr
## 1 1 1 1
## certif cess cest chain
## 1 1 1 1
## chair chamber charact chase
## 1 1 1 1
## chatter check cheer cheerlead
## 1 1 1 1
## cheetahhop chess chest chicken
## 1 1 1 1
## child children childwel chill
## 1 1 1 1
## chin chines chipmunk chisel
## 1 1 1 1
## choic choke choos choosei
## 1 1 1 1
## chop chorus chosen chuckl
## 1 1 1 1
## chum chump ciao circl
## 1 1 1 1
## clamp class cliff climb
## 1 1 1 1
## cloak close closer closercamera
## 1 1 1 1
## cloth cloud clown club
## 1 1 1 1
## cmon cmonhelp cobra coffe
## 1 1 1 1
## coin collaps collect column
## 1 1 1 1
## combin combo come comfi
## 1 1 1 1
## comfort comment commonplac compani
## 1 1 1 1
## complet con concern confound
## 1 1 1 1
## confus conjur conscious considerthi
## 1 1 1 1
## consult contain continu contrapt
## 1 1 1 1
## control cookbook corner costum
## 1 1 1 1
## cough couldnt counselor coupl
## 1 1 1 1
## couterpoint cover coward crab
## 1 1 1 1
## crack cracker crackersbam cradl
## 1 1 1 1
## cramp crash crazi cri
## 1 1 1 1
## crick crime crimin crook
## 1 1 1 1
## cross crowd crown crummi
## 1 1 1 1
## crush crystal cube cuddl
## 1 1 1 1
## cue curs curtain cushion
## 1 1 1 1
## cut cutherewelcom cyclon dagger
## 1 1 1 1
## damag danc dangerfield dare
## 1 1 1 1
## dark darken daughter daylight
## 1 1 1 1
## daytim dead deal dearest
## 1 1 1 1
## debri deceiv decid deck
## 1 1 1 1
## deem deep deepen deeper
## 1 1 1 1
## deepli defeat delight descend
## 1 1 1 1
## desert design desper devic
## 1 1 1 1
## dig din dip diploma
## 1 1 1 1
## direct director disappear disappoint
## 1 1 1 1
## discount discov discuss disguis
## 1 1 1 1
## disgust diss dissip dissolv
## 1 1 1 1
## distanc distract disturb dive
## 1 1 1 1
## divebomb divin dizzili doctor
## 1 1 1 1
## dodg dog doh doll
## 1 1 1 1
## donttouchanyth door doorshypnot doorway
## 1 1 1 1
## dos dost doubl dove
## 1 1 1 1
## dragon drawn dress dri
## 1 1 1 1
## drop drunk dryli duck
## 1 1 1 1
## ducki due dumb dumbo
## 1 1 1 1
## dummi dune dungeon dup
## 1 1 1 1
## duplic dust dyin ear
## 1 1 1 1
## earlier eat eater ecstat
## 1 1 1 1
## edg eeewww eehhh effendi
## 1 1 1 1
## elbow eleph eleven els
## 1 1 1 1
## emerg empti enchant encircl
## 1 1 1 1
## end english enjoy enlarg
## 1 1 1 1
## ensu enter entranc epcot
## 1 1 1 1
## esalalumbo essenti esteem etern
## 1 1 1 1
## event eventuallystep everythingwil everywher
## 1 1 1 1
## evil exact exceed excel
## 1 1 1 1
## except exchang exit exot
## 1 1 1 1
## expect explod expos exprinc
## 1 1 1 1
## ext extend extrem eye
## 1 1 1 1
## fabul face fade fair
## 1 1 1 1
## fairi fall famous fan
## 1 1 1 1
## fanfar farther fast faster
## 1 1 1 1
## father fatheri fault faulti
## 1 1 1 1
## feast feather featur feel
## 1 1 1 1
## feet fertil fetch fez
## 1 1 1 1
## fide fight figment fill
## 1 1 1 1
## film filthi fin final
## 1 1 1 1
## find finderskeep fine finer
## 1 1 1 1
## finest finger fingertip fire
## 1 1 1 1
## firework fish fishiv fist
## 1 1 1 1
## flame flamingo flat flatten
## 1 1 1 1
## flaw flea flex fli
## 1 1 1 1
## flick flight flinch flip
## 1 1 1 1
## float flock floor flower
## 1 1 1 1
## fluoresc follow fond food
## 1 1 1 1
## fool foot forbid forc
## 1 1 1 1
## foreground forget form format
## 1 1 1 1
## forth forward foul found
## 1 1 1 1
## four frame free freebi
## 1 1 1 1
## freed freedom freefal fresh
## 1 1 1 1
## fri fright fro front
## 1 1 1 1
## frozen fruit fulfil full
## 1 1 1 1
## fun fur gag garbag
## 1 1 1 1
## garden gasp gazeem gazeema
## 1 1 1 1
## gazeemi gear geni geniec
## 1 1 1 1
## geniei genius gentl gentlemen
## 1 1 1 1
## german get gettin giant
## 1 1 1 1
## gig gigant giggl girl
## 1 1 1 1
## give glare glass glorious
## 1 1 1 1
## glow goate goe goggl
## 1 1 1 1
## goin golden golf gone
## 1 1 1 1
## gonna good goofi gorilla
## 1 1 1 1
## got gotta gotten grab
## 1 1 1 1
## gracious grand grant greater
## 1 1 1 1
## greec greet grimac grin
## 1 1 1 1
## grip groucho ground group
## 1 1 1 1
## growl guard guess guessthi
## 1 1 1 1
## guilti gulp gun hail
## 1 1 1 1
## hair hairbal haircut hairi
## 1 1 1 1
## half hall halv hammock
## 1 1 1 1
## hand hang harder harem
## 1 1 1 1
## harm harri hat hate
## 1 1 1 1
## hawaiian head heap heat
## 1 1 1 1
## heback heh held hello
## 1 1 1 1
## help herea hereher hero
## 1 1 1 1
## hesit hey heyim heyit
## 1 1 1 1
## hidden hide hideous high
## 1 1 1 1
## higher highfiv hit hittin
## 1 1 1 1
## hold hole homeless hood
## 1 1 1 1
## hookah hop hopin horribl
## 1 1 1 1
## hors hourglass hover howev
## 1 1 1 1
## howhow huf hug huh
## 1 1 1 1
## hum humbl humblest hummus
## 1 1 1 1
## humph hung hurdl hurri
## 1 1 1 1
## husband huzzah hypnosi hypnot
## 1 1 1 1
## hyster iago idea idiotwev
## 1 1 1 1
## ill illumin imim imit
## 1 1 1 1
## immens impressiveinsid improvis imyour
## 1 1 1 1
## incredi infidel insect insid
## 1 1 1 1
## insult int intact intend
## 1 1 1 1
## intens interced intern isi
## 1 1 1 1
## isoh itim itthre itti
## 1 1 1 1
## itwer iuh iuhh iwhat
## 1 1 1 1
## iwil ixnay jack jaf
## 1 1 1 1
## jafar jafarhasdon jafarmi jafarsqueez
## 1 1 1 1
## jafaryour jafmmmmmm jasmin jaw
## 1 1 1 1
## jeez joke jordan judg
## 1 1 1 1
## juggl julienn jump june
## 1 1 1 1
## junk just justand justjafar
## 1 1 1 1
## karat keepon kersplat keyword
## 1 1 1 1
## kick kidi kidnap king
## 1 1 1 1
## kiss kitti knack kneel
## 1 1 1 1
## knew knive knock knowi
## 1 1 1 1
## known lab label ladder
## 1 1 1 1
## laddi ladi lake lamour
## 1 1 1 1
## lamp land landin larg
## 1 1 1 1
## last late laugh launch
## 1 1 1 1
## lava law layer lean
## 1 1 1 1
## learner leav led ledg
## 1 1 1 1
## left leg leopard let
## 1 1 1 1
## licens lie lieg lift
## 1 1 1 1
## light lightn likem limit
## 1 1 1 1
## line lion lip listen
## 1 1 1 1
## liter littl live loaf
## 1 1 1 1
## look looki lookin lord
## 1 1 1 1
## lose lout love lovebird
## 1 1 1 1
## lower lowli luck lucki
## 1 1 1 1
## lung machin macho mad
## 1 1 1 1
## madder magician majesti major
## 1 1 1 1
## make makeralso man manag
## 1 1 1 1
## mani manicur manif manner
## 1 1 1 1
## march marcher marionett market
## 1 1 1 1
## marketplac marri marryth marvel
## 1 1 1 1
## marx massag match mayday
## 1 1 1 1
## measur medallion melon melt
## 1 1 1 1
## member mena menageri mencarri
## 1 1 1 1
## meprinc merchandis merit mermaid
## 1 1 1 1
## messi met mic microphon
## 1 1 1 1
## mid mighti millennia million
## 1 1 1 1
## mine mingl mini miniatur
## 1 1 1 1
## minut miser miss mister
## 1 1 1 1
## mmm mock mode moldi
## 1 1 1 1
## molt momentarilybut monoton moon
## 1 1 1 1
## moonlight moral moron mortarboard
## 1 1 1 1
## motion mountain mous moustach
## 1 1 1 1
## mouth mouthth move movement
## 1 1 1 1
## mud muffl multipli muscleman
## 1 1 1 1
## music must mustafa muy
## 1 1 1 1
## mysteri mystifi mytholog nah
## 1 1 1 1
## nail name near nearbi
## 1 1 1 1
## necessari neck necklac neither
## 1 1 1 1
## neon net neverhad new
## 1 1 1 1
## next nice nicholson nightscap
## 1 1 1 1
## nile nod noi nonsens
## 1 1 1 1
## normal nose note notit
## 1 1 1 1
## nowmi nuff number numer
## 1 1 1 1
## nut oasi obvious obviouslyli
## 1 1 1 1
## offcamera often ohhh ohi
## 1 1 1 1
## ohmarri ohto old onaladdin
## 1 1 1 1
## oneman oneway ontak onto
## 1 1 1 1
## ooohhh oooohhh open order
## 1 1 1 1
## orderth ordinari ostrich other
## 1 1 1 1
## ouch oughtta outfit outrag
## 1 1 1 1
## outstretch outta outward overdress
## 1 1 1 1
## overlook pack pad pain
## 1 1 1 1
## pair palac palm pan
## 1 1 1 1
## pani panic panick pant
## 1 1 1 1
## papainlaw parachut parad parisian
## 1 1 1 1
## parrot parroteseuh partandparcel pass
## 1 1 1 1
## passeng past patch patcheswhat
## 1 1 1 1
## path patienc patient paw
## 1 1 1 1
## peac peacock peddler pedigre
## 1 1 1 1
## peek peel peer penalti
## 1 1 1 1
## pennant perhap person pet
## 1 1 1 1
## pick picki pictur piec
## 1 1 1 1
## pile pillar pillow pin
## 1 1 1 1
## pinbal pinch pinki pinocchio
## 1 1 1 1
## pipsqueak pissedoff pistachio pit
## 1 1 1 1
## pizzazz plaid plank plant
## 1 1 1 1
## plate platform play playbil
## 1 1 1 1
## plop plot pluck plung
## 1 1 1 1
## pocket podium point poke
## 1 1 1 1
## pole polli pond poof
## 1 1 1 1
## pool pop popsicl posit
## 1 1 1 1
## pot pour prais precious
## 1 1 1 1
## pressur pretti pri prick
## 1 1 1 1
## pride princess princessal princesslift
## 1 1 1 1
## princesstoth princessyour prize pro
## 1 1 1 1
## prob problem proceed produc
## 1 1 1 1
## projector pronounc pronunci proprietor
## 1 1 1 1
## prospect prosper proven provid
## 1 1 1 1
## proviso psst psychopath puddl
## 1 1 1 1
## puf pull punctual pungent
## 1 1 1 1
## punim puppet purpl pursu
## 1 1 1 1
## push pussycat put pyramid
## 1 1 1 1
## qualiti question quick quickbut
## 1 1 1 1
## quid quit quo rabbit
## 1 1 1 1
## race rackem rag rais
## 1 1 1 1
## rajah rakestick ramp ran
## 1 1 1 1
## rare raspberri rat reach
## 1 1 1 1
## real realiti realiz realli
## 1 1 1 1
## reallyon reallyyyyyyi reappear rear
## 1 1 1 1
## reason reawak recoveri red
## 1 1 1 1
## reduc reflect refund refus
## 1 1 1 1
## reject releas reliev reluct
## 1 1 1 1
## remain remark rememberbe remind
## 1 1 1 1
## reminisc remov repeat replac
## 1 1 1 1
## requir reravel respect rest
## 1 1 1 1
## retreat return reveal reward
## 1 1 1 1
## rezip richer rickem rid
## 1 1 1 1
## ride ridicul righti ring
## 1 1 1 1
## rip rise river roar
## 1 1 1 1
## robe rock rockem rocket
## 1 1 1 1
## rodney role roll roof
## 1 1 1 1
## rooftop room rope rotten
## 1 1 1 1
## royal rub rubber rubi
## 1 1 1 1
## rug rugman rulesh rumbl
## 1 1 1 1
## rumin rummag run rush
## 1 1 1 1
## sad salaam salad salt
## 1 1 1 1
## sand sandstorm sarcast saybeggar
## 1 1 1 1
## scale scamper scandal scare
## 1 1 1 1
## scene scheherazadi schwarzenegg scope
## 1 1 1 1
## scrape scratch scream screech
## 1 1 1 1
## screen script scroll sculpt
## 1 1 1 1
## scurri sea seal search
## 1 1 1 1
## sebastian secret section see
## 1 1 1 1
## selfabsorb send senor sent
## 1 1 1 1
## sentenc separ sequenc serious
## 1 1 1 1
## serv servant servic servitud
## 1 1 1 1
## set settl sever shackl
## 1 1 1 1
## shade shadow shadowi shake
## 1 1 1 1
## shall shame share shave
## 1 1 1 1
## shed sheep sheepish sheet
## 1 1 1 1
## shes shimin shini shirt
## 1 1 1 1
## shiver shock shooter shopkeep
## 1 1 1 1
## shot shoulder shove show
## 1 1 1 1
## shower shrew shrine shrink
## 1 1 1 1
## shroud shrug shush shut
## 1 1 1 1
## shutter shutwow shyli siddown
## 1 1 1 1
## side sidedo sigh sight
## 1 1 1 1
## sign silver sinist sir
## 1 1 1 1
## sire siren sis sister
## 1 1 1 1
## sit six size sky
## 1 1 1 1
## slack slam slap slave
## 1 1 1 1
## sleep sli slice slide
## 1 1 1 1
## slight slit slot slow
## 1 1 1 1
## slower slowli slumber slump
## 1 1 1 1
## slyli small smash smile
## 1 1 1 1
## smoke snack snake snakelik
## 1 1 1 1
## snap snatch sneak snow
## 1 1 1 1
## snowi solut someday somehow
## 1 1 1 1
## someon somersault sonofajack soon
## 1 1 1 1
## sooner sorri sorryi sotwist
## 1 1 1 1
## soul sound space sparki
## 1 1 1 1
## sparkl speck spectacular spell
## 1 1 1 1
## sphinx spin spiral spit
## 1 1 1 1
## splash splendid spout spread
## 1 1 1 1
## spring squar squawk squeak
## 1 1 1 1
## squeez squirt squish stab
## 1 1 1 1
## stack staff staffther stair
## 1 1 1 1
## staircas stairway stanc stand
## 1 1 1 1
## standard star stare starri
## 1 1 1 1
## startl step stewardess stick
## 1 1 1 1
## still stilt sting stolen
## 1 1 1 1
## stomach stomp stop storm
## 1 1 1 1
## straight straighten strang streak
## 1 1 1 1
## street strike strip strong
## 1 1 1 1
## struggl strung stuck stuf
## 1 1 1 1
## stuff stupid submarin submiss
## 1 1 1 1
## substitut suck sucker sudden
## 1 1 1 1
## sugar suitcas suitor sullivan
## 1 1 1 1
## sultan sultanno sunday sure
## 1 1 1 1
## surenot surfac surpris surround
## 1 1 1 1
## swagger swallow swat sweater
## 1 1 1 1
## sweep sweet swell swing
## 1 1 1 1
## swir swirl sword swordsmen
## 1 1 1 1
## syllabl tabl tackl tail
## 1 1 1 1
## tailorfashion take taken takesth
## 1 1 1 1
## tall tap tassel tast
## 1 1 1 1
## teach tear teeth ten
## 1 1 1 1
## tenthousand termin terribl terrifi
## 1 1 1 1
## thatgood thatsthat thatuhthat thee
## 1 1 1 1
## thetruth theyr theyv thiev
## 1 1 1 1
## thing thinkw third thisdiamond
## 1 1 1 1
## thissss thorni throat throw
## 1 1 1 1
## thrown thrust tick tie
## 1 1 1 1
## tiger tilt time timea
## 1 1 1 1
## timerev tohmminterest tongu took
## 1 1 1 1
## tool top toss toward
## 1 1 1 1
## town toy tragic trail
## 1 1 1 1
## traitor transform transport trap
## 1 1 1 1
## travel treasur tree trek
## 1 1 1 1
## tres tri trio trip
## 1 1 1 1
## trophi trumpet trunk truth
## 1 1 1 1
## truthth tuck tug tumbl
## 1 1 1 1
## tupperwar turban turn turtl
## 1 1 1 1
## twist twit two type
## 1 1 1 1
## typic ugli umroyalti unburi
## 1 1 1 1
## unconsci underground underneath undershort
## 1 1 1 1
## uneven unhand unimpeach uninvit
## 1 1 1 1
## unison uno unravel unrol
## 1 1 1 1
## unsettl unzip upcom upset
## 1 1 1 1
## upsid upstand urchin vain
## 1 1 1 1
## valet vandal vase vault
## 1 1 1 1
## ventriloquist venu vest vial
## 1 1 1 1
## view vile voic wager
## 1 1 1 1
## waiter waitim walk walkin
## 1 1 1 1
## wall want warm warn
## 1 1 1 1
## wasteland watch water wave
## 1 1 1 1
## way weapon wear wed
## 1 1 1 1
## weeeerrrrrreeeoutta weight well werent
## 1 1 1 1
## whack whatll whatr wheelbarrow
## 1 1 1 1
## wherer whilst whimper whine
## 1 1 1 1
## whip whisper whistl white
## 1 1 1 1
## whizz whoa whoever whole
## 1 1 1 1
## whomev whoop whoope whose
## 1 1 1 1
## wide wield wild wildest
## 1 1 1 1
## william window wine wipe
## 1 1 1 1
## wisdom wishi witsend woman
## 1 1 1 1
## women won wonder wontil
## 1 1 1 1
## woof wooga word worker
## 1 1 1 1
## world worn worri worthi
## 1 1 1 1
## worthless wouldnt wowand wrap
## 1 1 1 1
## wrist write written wrong
## 1 1 1 1
## yank yeah yell yep
## 1 1 1 1
## yesabject yesdesper yesthatl yoohoo
## 1 1 1 1
## youar youcrazi youi youll
## 1 1 1 1
## young yoush youth youuuuu
## 1 1 1 1
## youv yuck zap zing
## 1 1 1 1
## zip zombi zoom
## 1 1 1- Sultan:
findAssocs(limpio2,term="sultan", 0.8)## $sultan
## aaaaahhhhh aawk ababwa abject
## 1 1 1 1
## abl abooboo aboutmyself abracadabra
## 1 1 1 1
## absentmind absolut abu abuh
## 1 1 1 1
## abui abus accent achm
## 1 1 1 1
## acrobat across action addenda
## 1 1 1 1
## addlep adequ advanc advis
## 1 1 1 1
## afar afraid agoni aha
## 1 1 1 1
## ahem ahemin ahemthen ahhh
## 1 1 1 1
## aim air ala aladdin
## 1 1 1 1
## alaskan aliwil allah allow
## 1 1 1 1
## almost alon along alongsid
## 1 1 1 1
## aluhaladdin amaz ami amim
## 1 1 1 1
## amongst angri anim announc
## 1 1 1 1
## anoth anymor anyon anythingpick
## 1 1 1 1
## apartit ape appar appear
## 1 1 1 1
## appl applaus appoint appreci
## 1 1 1 1
## apprehens approach aqui arab
## 1 1 1 1
## arent argu arm arnold
## 1 1 1 1
## around arsenio asid asmin
## 1 1 1 1
## asset assist assur attack
## 1 1 1 1
## attent audienc await awak
## 1 1 1 1
## away awk awn baaaaad
## 1 1 1 1
## babbl back background baklava
## 1 1 1 1
## balanc balconi ball balloon
## 1 1 1 1
## banana band banishedor barbar
## 1 1 1 1
## barg barrel base basebal
## 1 1 1 1
## basketbal battl beak beam
## 1 1 1 1
## bear beardi beast beatup
## 1 1 1 1
## beau bed bedroom bee
## 1 1 1 1
## beergut befin begin behalf
## 1 1 1 1
## behead behind belch beme
## 1 1 1 1
## bend bepretti betray beyond
## 1 1 1 1
## bird birthday bite bitti
## 1 1 1 1
## bizarr black blackboard blah
## 1 1 1 1
## blast bless block bloom
## 1 1 1 1
## blown blue blush board
## 1 1 1 1
## bodi bolt bomb bona
## 1 1 1 1
## bop bottom boulder bounc
## 1 1 1 1
## bout bow bowl box
## 1 1 1 1
## boxer boy boyfirst boyh
## 1 1 1 1
## bozo brand brat bread
## 1 1 1 1
## breadlin break breakfast breath
## 1 1 1 1
## breathit brew bridg bright
## 1 1 1 1
## brilliant bring broad brow
## 1 1 1 1
## brush brute bubbl buckley
## 1 1 1 1
## bud buddi buggi build
## 1 1 1 1
## bulg bump burst busi
## 1 1 1 1
## button buzz buzzer bye
## 1 1 1 1
## bystand caballero cadillac caesar
## 1 1 1 1
## cafe cage call calm
## 1 1 1 1
## calmer camel camera cant
## 1 1 1 1
## cap cape caper car
## 1 1 1 1
## carpet carri cart casanova
## 1 1 1 1
## case castl catch cave
## 1 1 1 1
## cavern ceil center centimetr
## 1 1 1 1
## centr certif cess cest
## 1 1 1 1
## chain chair chamber charact
## 1 1 1 1
## chase chatter check cheer
## 1 1 1 1
## cheerlead cheetahhop chess chest
## 1 1 1 1
## chicken child children childwel
## 1 1 1 1
## chill chin chines chipmunk
## 1 1 1 1
## chisel choic choke choos
## 1 1 1 1
## choosei chop chorus chosen
## 1 1 1 1
## chuckl chum chump ciao
## 1 1 1 1
## circl clamp class cliff
## 1 1 1 1
## climb cloak close closer
## 1 1 1 1
## closercamera cloth cloud clown
## 1 1 1 1
## club cmon cmonhelp cobra
## 1 1 1 1
## coffe coin collaps collect
## 1 1 1 1
## column combin combo come
## 1 1 1 1
## comfi comfort comment commonplac
## 1 1 1 1
## compani complet con concern
## 1 1 1 1
## confound confus conjur conscious
## 1 1 1 1
## considerthi consult contain continu
## 1 1 1 1
## contrapt control cookbook corner
## 1 1 1 1
## costum cough couldnt counselor
## 1 1 1 1
## coupl couterpoint cover coward
## 1 1 1 1
## crab crack cracker crackersbam
## 1 1 1 1
## cradl cramp crash crazi
## 1 1 1 1
## cri crick crime crimin
## 1 1 1 1
## crook cross crowd crown
## 1 1 1 1
## crummi crush crystal cube
## 1 1 1 1
## cuddl cue curs curtain
## 1 1 1 1
## cushion cut cutherewelcom cyclon
## 1 1 1 1
## dagger damag danc dangerfield
## 1 1 1 1
## dare dark darken daughter
## 1 1 1 1
## daylight daytim dead deal
## 1 1 1 1
## dearest debri deceiv decid
## 1 1 1 1
## deck deem deep deepen
## 1 1 1 1
## deeper deepli defeat delight
## 1 1 1 1
## descend desert design desper
## 1 1 1 1
## devic dig din dip
## 1 1 1 1
## diploma direct director disappear
## 1 1 1 1
## disappoint discount discov discuss
## 1 1 1 1
## disguis disgust diss dissip
## 1 1 1 1
## dissolv distanc distract disturb
## 1 1 1 1
## dive divebomb divin dizzili
## 1 1 1 1
## doctor dodg dog doh
## 1 1 1 1
## doll donttouchanyth door doorshypnot
## 1 1 1 1
## doorway dos dost doubl
## 1 1 1 1
## dove dragon drawn dress
## 1 1 1 1
## dri drop drunk dryli
## 1 1 1 1
## duck ducki due dumb
## 1 1 1 1
## dumbo dummi dune dungeon
## 1 1 1 1
## dup duplic dust dyin
## 1 1 1 1
## ear earlier eat eater
## 1 1 1 1
## ecstat edg eeewww eehhh
## 1 1 1 1
## effendi elbow eleph eleven
## 1 1 1 1
## els emerg empti enchant
## 1 1 1 1
## encircl end english enjoy
## 1 1 1 1
## enlarg ensu enter entranc
## 1 1 1 1
## epcot esalalumbo essenti esteem
## 1 1 1 1
## etern event eventuallystep everythingwil
## 1 1 1 1
## everywher evil exact exceed
## 1 1 1 1
## excel except exchang exit
## 1 1 1 1
## exot expect explod expos
## 1 1 1 1
## exprinc ext extend extrem
## 1 1 1 1
## eye fabul face fade
## 1 1 1 1
## fair fairi fall famous
## 1 1 1 1
## fan fanfar farther fast
## 1 1 1 1
## faster father fatheri fault
## 1 1 1 1
## faulti feast feather featur
## 1 1 1 1
## feel feet fertil fetch
## 1 1 1 1
## fez fide fight figment
## 1 1 1 1
## fill film filthi fin
## 1 1 1 1
## final find finderskeep fine
## 1 1 1 1
## finer finest finger fingertip
## 1 1 1 1
## fire firework fish fishiv
## 1 1 1 1
## fist flame flamingo flat
## 1 1 1 1
## flatten flaw flea flex
## 1 1 1 1
## fli flick flight flinch
## 1 1 1 1
## flip float flock floor
## 1 1 1 1
## flower fluoresc follow fond
## 1 1 1 1
## food fool foot forbid
## 1 1 1 1
## forc foreground forget form
## 1 1 1 1
## format forth forward foul
## 1 1 1 1
## found four frame free
## 1 1 1 1
## freebi freed freedom freefal
## 1 1 1 1
## fresh fri fright fro
## 1 1 1 1
## front frozen fruit fulfil
## 1 1 1 1
## full fun fur gag
## 1 1 1 1
## garbag garden gasp gazeem
## 1 1 1 1
## gazeema gazeemi gear geni
## 1 1 1 1
## geniec geniei genius gentl
## 1 1 1 1
## gentlemen german get gettin
## 1 1 1 1
## giant gig gigant giggl
## 1 1 1 1
## girl give glare glass
## 1 1 1 1
## glorious glow goate goe
## 1 1 1 1
## goggl goin golden golf
## 1 1 1 1
## gone gonna good goofi
## 1 1 1 1
## gorilla got gotta gotten
## 1 1 1 1
## grab gracious grand grant
## 1 1 1 1
## greater greec greet grimac
## 1 1 1 1
## grin grip groucho ground
## 1 1 1 1
## group growl guard guess
## 1 1 1 1
## guessthi guilti gulp gun
## 1 1 1 1
## hail hair hairbal haircut
## 1 1 1 1
## hairi half hall halv
## 1 1 1 1
## hammock hand hang harder
## 1 1 1 1
## harem harm harri hat
## 1 1 1 1
## hate hawaiian head heap
## 1 1 1 1
## heat heback heh held
## 1 1 1 1
## hello help herea hereher
## 1 1 1 1
## hero hesit hey heyim
## 1 1 1 1
## heyit hidden hide hideous
## 1 1 1 1
## high higher highfiv hit
## 1 1 1 1
## hittin hold hole homeless
## 1 1 1 1
## hood hookah hop hopin
## 1 1 1 1
## horribl hors hourglass hover
## 1 1 1 1
## howev howhow huf hug
## 1 1 1 1
## huh hum humbl humblest
## 1 1 1 1
## hummus humph hung hurdl
## 1 1 1 1
## hurri husband huzzah hypnosi
## 1 1 1 1
## hypnot hyster iago idea
## 1 1 1 1
## idiotwev ill illumin imim
## 1 1 1 1
## imit immens impressiveinsid improvis
## 1 1 1 1
## imyour incredi infidel insect
## 1 1 1 1
## insid insult int intact
## 1 1 1 1
## intend intens interced intern
## 1 1 1 1
## isi isoh itim itthre
## 1 1 1 1
## itti itwer iuh iuhh
## 1 1 1 1
## iwhat iwil ixnay jack
## 1 1 1 1
## jaf jafar jafarhasdon jafarmi
## 1 1 1 1
## jafarsqueez jafaryour jafmmmmmm jasmin
## 1 1 1 1
## jaw jeez joke jordan
## 1 1 1 1
## judg juggl julienn jump
## 1 1 1 1
## june junk just justand
## 1 1 1 1
## justjafar karat keepon kersplat
## 1 1 1 1
## keyword kick kidi kidnap
## 1 1 1 1
## king kiss kitti knack
## 1 1 1 1
## kneel knew knive knock
## 1 1 1 1
## knowi known lab label
## 1 1 1 1
## ladder laddi ladi lake
## 1 1 1 1
## lamour lamp land landin
## 1 1 1 1
## larg last late laugh
## 1 1 1 1
## launch lava law layer
## 1 1 1 1
## lean learner leav led
## 1 1 1 1
## ledg left leg leopard
## 1 1 1 1
## let licens lie lieg
## 1 1 1 1
## lift light lightn likem
## 1 1 1 1
## limit line lion lip
## 1 1 1 1
## listen liter littl live
## 1 1 1 1
## loaf look looki lookin
## 1 1 1 1
## lord lose lout love
## 1 1 1 1
## lovebird lower lowli luck
## 1 1 1 1
## lucki lung machin macho
## 1 1 1 1
## mad madder magician majesti
## 1 1 1 1
## major make makeralso man
## 1 1 1 1
## manag mani manicur manif
## 1 1 1 1
## manner march marcher marionett
## 1 1 1 1
## market marketplac marri marryth
## 1 1 1 1
## marvel marx massag match
## 1 1 1 1
## mayday measur medallion melon
## 1 1 1 1
## melt member mena menageri
## 1 1 1 1
## mencarri meprinc merchandis merit
## 1 1 1 1
## mermaid messi met mic
## 1 1 1 1
## microphon mid mighti millennia
## 1 1 1 1
## million mine mingl mini
## 1 1 1 1
## miniatur minut miser miss
## 1 1 1 1
## mister mmm mock mode
## 1 1 1 1
## moldi molt momentarilybut monoton
## 1 1 1 1
## moon moonlight moral moron
## 1 1 1 1
## mortarboard motion mountain mous
## 1 1 1 1
## moustach mouth mouthth move
## 1 1 1 1
## movement mud muffl multipli
## 1 1 1 1
## muscleman music must mustafa
## 1 1 1 1
## muy mysteri mystifi mytholog
## 1 1 1 1
## nah nail name near
## 1 1 1 1
## nearbi necessari neck necklac
## 1 1 1 1
## neither neon net neverhad
## 1 1 1 1
## new next nice nicholson
## 1 1 1 1
## nightscap nile nod noi
## 1 1 1 1
## nonsens normal nose note
## 1 1 1 1
## notit nowmi nuff number
## 1 1 1 1
## numer nut oasi obvious
## 1 1 1 1
## obviouslyli offcamera often ohhh
## 1 1 1 1
## ohi ohmarri ohto old
## 1 1 1 1
## onaladdin oneman oneway ontak
## 1 1 1 1
## onto ooohhh oooohhh open
## 1 1 1 1
## order orderth ordinari ostrich
## 1 1 1 1
## other ouch oughtta outfit
## 1 1 1 1
## outrag outstretch outta outward
## 1 1 1 1
## overdress overlook pack pad
## 1 1 1 1
## pain pair palac palm
## 1 1 1 1
## pan pani panic panick
## 1 1 1 1
## pant papainlaw parachut parad
## 1 1 1 1
## parisian parrot parroteseuh partandparcel
## 1 1 1 1
## pass passeng past patch
## 1 1 1 1
## patcheswhat path patienc patient
## 1 1 1 1
## paw peac peacock peddler
## 1 1 1 1
## pedigre peek peel peer
## 1 1 1 1
## penalti pennant perhap person
## 1 1 1 1
## pet pick picki pictur
## 1 1 1 1
## piec pile pillar pillow
## 1 1 1 1
## pin pinbal pinch pinki
## 1 1 1 1
## pinocchio pipsqueak pissedoff pistachio
## 1 1 1 1
## pit pizzazz plaid plank
## 1 1 1 1
## plant plate platform play
## 1 1 1 1
## playbil plop plot pluck
## 1 1 1 1
## plung pocket podium point
## 1 1 1 1
## poke pole polli pond
## 1 1 1 1
## poof pool pop popsicl
## 1 1 1 1
## posit pot pour prais
## 1 1 1 1
## precious pressur pretti pri
## 1 1 1 1
## prick pride princess princessal
## 1 1 1 1
## princesslift princesstoth princessyour prize
## 1 1 1 1
## pro prob problem proceed
## 1 1 1 1
## produc projector pronounc pronunci
## 1 1 1 1
## proprietor prospect prosper proven
## 1 1 1 1
## provid proviso psst psychopath
## 1 1 1 1
## puddl puf pull punctual
## 1 1 1 1
## pungent punim puppet purpl
## 1 1 1 1
## pursu push pussycat put
## 1 1 1 1
## pyramid qualiti question quick
## 1 1 1 1
## quickbut quid quit quo
## 1 1 1 1
## rabbit race rackem rag
## 1 1 1 1
## rais rajah rakestick ramp
## 1 1 1 1
## ran rare raspberri rat
## 1 1 1 1
## reach real realiti realiz
## 1 1 1 1
## realli reallyon reallyyyyyyi reappear
## 1 1 1 1
## rear reason reawak recoveri
## 1 1 1 1
## red reduc reflect refund
## 1 1 1 1
## refus reject releas reliev
## 1 1 1 1
## reluct remain remark rememberbe
## 1 1 1 1
## remind reminisc remov repeat
## 1 1 1 1
## replac requir reravel respect
## 1 1 1 1
## rest retreat return reveal
## 1 1 1 1
## reward rezip richer rickem
## 1 1 1 1
## rid ride ridicul righti
## 1 1 1 1
## ring rip rise river
## 1 1 1 1
## roar robe rock rockem
## 1 1 1 1
## rocket rodney role roll
## 1 1 1 1
## roof rooftop room rope
## 1 1 1 1
## rotten royal rub rubber
## 1 1 1 1
## rubi rug rugman rulesh
## 1 1 1 1
## rumbl rumin rummag run
## 1 1 1 1
## rush sad salaam salad
## 1 1 1 1
## salt sand sandstorm sarcast
## 1 1 1 1
## saybeggar scale scamper scandal
## 1 1 1 1
## scare scene scheherazadi schwarzenegg
## 1 1 1 1
## scope scrape scratch scream
## 1 1 1 1
## screech screen script scroll
## 1 1 1 1
## sculpt scurri sea seal
## 1 1 1 1
## search sebastian secret section
## 1 1 1 1
## see selfabsorb send senor
## 1 1 1 1
## sent sentenc separ sequenc
## 1 1 1 1
## serious serv servant servic
## 1 1 1 1
## servitud set settl sever
## 1 1 1 1
## shackl shade shadow shadowi
## 1 1 1 1
## shake shall shame share
## 1 1 1 1
## shave shed sheep sheepish
## 1 1 1 1
## sheet shes shimin shini
## 1 1 1 1
## shirt shiver shock shooter
## 1 1 1 1
## shopkeep shot shoulder shove
## 1 1 1 1
## show shower shrew shrine
## 1 1 1 1
## shrink shroud shrug shush
## 1 1 1 1
## shut shutter shutwow shyli
## 1 1 1 1
## siddown side sidedo sigh
## 1 1 1 1
## sight sign silver sinist
## 1 1 1 1
## sir sire siren sis
## 1 1 1 1
## sister sit six size
## 1 1 1 1
## sky slack slam slap
## 1 1 1 1
## slave sleep sli slice
## 1 1 1 1
## slide slight slit slot
## 1 1 1 1
## slow slower slowli slumber
## 1 1 1 1
## slump slyli small smash
## 1 1 1 1
## smile smoke snack snake
## 1 1 1 1
## snakelik snap snatch sneak
## 1 1 1 1
## snow snowi solut someday
## 1 1 1 1
## somehow someon somersault sonofajack
## 1 1 1 1
## soon sooner sorri sorryi
## 1 1 1 1
## sotwist soul sound space
## 1 1 1 1
## sparki sparkl speck spectacular
## 1 1 1 1
## spell sphinx spin spiral
## 1 1 1 1
## spit splash splendid spout
## 1 1 1 1
## spread spring squar squawk
## 1 1 1 1
## squeak squeez squirt squish
## 1 1 1 1
## stab stack staff staffther
## 1 1 1 1
## stair staircas stairway stanc
## 1 1 1 1
## stand standard star stare
## 1 1 1 1
## starri startl step stewardess
## 1 1 1 1
## stick still stilt sting
## 1 1 1 1
## stolen stomach stomp stop
## 1 1 1 1
## storm straight straighten strang
## 1 1 1 1
## streak street strike strip
## 1 1 1 1
## strong struggl strung stuck
## 1 1 1 1
## stuf stuff stupid submarin
## 1 1 1 1
## submiss substitut suck sucker
## 1 1 1 1
## sudden sugar suitcas suitor
## 1 1 1 1
## sullivan sultanno sunday sure
## 1 1 1 1
## surenot surfac surpris surround
## 1 1 1 1
## swagger swallow swat sweater
## 1 1 1 1
## sweep sweet swell swing
## 1 1 1 1
## swir swirl sword swordsmen
## 1 1 1 1
## syllabl tabl tackl tail
## 1 1 1 1
## tailorfashion take taken takesth
## 1 1 1 1
## tall tap tassel tast
## 1 1 1 1
## teach tear teeth ten
## 1 1 1 1
## tenthousand termin terribl terrifi
## 1 1 1 1
## thatgood thatsthat thatuhthat thee
## 1 1 1 1
## thetruth theyr theyv thiev
## 1 1 1 1
## thing thinkw third thisdiamond
## 1 1 1 1
## thissss thorni throat throw
## 1 1 1 1
## thrown thrust tick tie
## 1 1 1 1
## tiger tilt time timea
## 1 1 1 1
## timerev tohmminterest tongu took
## 1 1 1 1
## tool top toss toward
## 1 1 1 1
## town toy tragic trail
## 1 1 1 1
## traitor transform transport trap
## 1 1 1 1
## travel treasur tree trek
## 1 1 1 1
## tres tri trio trip
## 1 1 1 1
## trophi trumpet trunk truth
## 1 1 1 1
## truthth tuck tug tumbl
## 1 1 1 1
## tupperwar turban turn turtl
## 1 1 1 1
## twist twit two type
## 1 1 1 1
## typic ugli umroyalti unburi
## 1 1 1 1
## unconsci underground underneath undershort
## 1 1 1 1
## uneven unhand unimpeach uninvit
## 1 1 1 1
## unison uno unravel unrol
## 1 1 1 1
## unsettl unzip upcom upset
## 1 1 1 1
## upsid upstand urchin vain
## 1 1 1 1
## valet vandal vase vault
## 1 1 1 1
## ventriloquist venu vest vial
## 1 1 1 1
## view vile voic wager
## 1 1 1 1
## waiter waitim walk walkin
## 1 1 1 1
## wall want warm warn
## 1 1 1 1
## wasteland watch water wave
## 1 1 1 1
## way weapon wear wed
## 1 1 1 1
## weeeerrrrrreeeoutta weight well werent
## 1 1 1 1
## whack whatll whatr wheelbarrow
## 1 1 1 1
## wherer whilst whimper whine
## 1 1 1 1
## whip whisper whistl white
## 1 1 1 1
## whizz whoa whoever whole
## 1 1 1 1
## whomev whoop whoope whose
## 1 1 1 1
## wide wield wild wildest
## 1 1 1 1
## william window wine wipe
## 1 1 1 1
## wisdom wishi witsend woman
## 1 1 1 1
## women won wonder wontil
## 1 1 1 1
## woof wooga word worker
## 1 1 1 1
## world worn worri worthi
## 1 1 1 1
## worthless wouldnt wowand wrap
## 1 1 1 1
## wrist write written wrong
## 1 1 1 1
## yank yeah yell yep
## 1 1 1 1
## yesabject yesdesper yesthatl yoohoo
## 1 1 1 1
## youar youcrazi youi youll
## 1 1 1 1
## young yoush youth youuuuu
## 1 1 1 1
## youv yuck zap zing
## 1 1 1 1
## zip zombi zoom
## 1 1 110. Análisis de Sentimientos
Se realizara un analisis de sentimientos de cada versión
10.1 Análisis de Sentimientos Aladdin 1992
Aladdin 1992
#file.choose()
texto_a1 <- readtext("C:\\Users\\Diego Pérez\\Downloads\\tarea 1\\Aladdin_1992.txt")
texto_palabras1 <- get_tokens(texto_a1)
emociones_df1 <- get_nrc_sentiment(texto_palabras1, language = "spanish")Análisis de Emociones
barplot(colSums(prop.table(emociones_df1[, 1:8])), main=" Emociones Aladdin 1992")
Se puede ver que en el texto se tiene más el sentimiento de confianza, seguido de miedo, enojo, tristeza y disgusto
Análisis de Sentimientos
sentimientos1 <- (emociones_df1$negative*-1) + emociones_df1$positive
simple_plot(sentimientos1)
10.2 Análisis de Sentimientos Aladdin 2019
Aladdin 2019
#file.choose()
texto_a2 <- readtext("C:\\Users\\Diego Pérez\\Downloads\\tarea 1\\Aladdin_2019.txt")
texto_palabras2 <- get_tokens(texto_a2)
emociones_df2 <- get_nrc_sentiment(texto_palabras2, language = "spanish")Análisis de Emociones
barplot(colSums(prop.table(emociones_df2[, 1:8])),main=" Emociones Aladdin 2019")
Se puede ver que incremento el nivel de confianza significativamente.
Análisis de Sentimientos
sentimientos2 <- (emociones_df2$negative*-1) + emociones_df2$positive
simple_plot(sentimientos2)
10.3 Comparativa emociones
par(mfrow=c(2, 1))
#EMOCIONES 1992
barplot(colSums(prop.table(emociones_df1[, 1:8])),main=" Emociones Aladdin 1992")
#EMOCIONES 2019
barplot(colSums(prop.table(emociones_df2[, 1:8])),main=" Emociones Aladdin 2019")
10.4 Comparativa sentimientos
par(mfrow=c(1, 2))
#SENTIMIENTOS 1992
sentimientos1 <- ((emociones_df1$negative*-1) + (emociones_df1$positive))
simple_plot(sentimientos1)
#SENTIMIENTOS 2019
sentimientos2 <- (emociones_df2$negative*-1) + emociones_df2$positive
simple_plot(sentimientos2)
11. Preguntas
11.1 Pregunta a:
- Después de limpiar el archivo ¿Se tomará y analizará Todo lo que aparece en la página? ¿Que si y que no? ¿Por qué?
Para el guión de Aladdin de 1992 al ingresar a la pagina seleccione el texto desde el primer dialogo. Sin tener en cuenta la parte de “copyright” ya que no es relevante para el análisis del mismo. Dicho texto lo guarde como PDF para realizar el análisis.
En cuanto al guión de Aladdin de 2019 al ingresar a la pagina de igual manera seleccione los dialogos ya presentados, en esta página debiamos darle “next”, para ver las demás partes. Se realizo de esa forma hasta la página 12, de ahi, me cambiaba de pelicula, es por esto que ingrese a la opción de “PDF”. Donde se encontraba “todo el script”. No lo seleccione desde ahí debido a que los primeros dialogos estaban incompletos; pero lo demás estaba completo, es decir, utilice ambas opciones para complementar el guión. Por último guarde el texto como PDF.
11.2 Pregunta b:
- Describe el análisis realizado:
Una vez teniendo los dos archivos de las diferentes versiones de Aladdin se guardaron ambos archivos en formato TXT, para después convertirlos a PDF, esto debido a que para el anáisis de texto lo utilizamos en dicho formato.
Se instalaron las librerías necesarias para el análisis de texto. El siguiente paso realizado fue la creación del CORPUS. Para esto se guardaron los 4 archivos (2 en TXT, y 2 en PDF) en una misma carpeta para considerarla como mi Working Directory. En el cual, se seleccionaron los archivos en pdf con la función list.files(pattern = “pdf$”). Dichos archivos se guardaron en un corpus, utilizando URI a la función Corpus, además de indicar el tipo de lector que debe usar.
Se realizo la limpieza corresondiente del Corpus, donde se eliminaron las stopwords, se convirtieron las palabras a minusculas, se consideraron palabras a aquellas abreviasiones de palabras; se eliminaron números, etc. Por consiguiente se visualizo la limpieza para conocer las palabras a analizar.
Se obuvieron los términos frecuentes obteniendo a abu, aladdin, carpet, dont, geni, iago, jafar, jasmin, like, look, one, princ, see y sultan, y se dividieron por cada versión. para conocer en cual de ambas versiones se dividieron más. Obteniendo que dichas palabras se repetian más en la primer versión.
Análizamos la esparcidad de las palabras para conocer si estas palabras fueron mencionadas a traves de todo el texto o no, de este modo, verificar su importancia en el texto.
Así mismo se realizaron asosiaciones de dos palabras aladdin y sultan; para conocer aquelas palabras con las que se relacionan, es decir atraves del texto se utilizaba dicha palabra seguida de que otras.
11.3 Pregunta c:
- Busca alguna función asociada al análisis de texto que no hayamos visto en clase, úsala y escribe lo que lograste
Se realizo el análisis de sentimientos, teniendo como resultado que en el primer guión de 1992 se puede ver que en el texto se tiene más el sentimiento de confianza, seguido de miedo, enojo, tristeza y disgusto. En el guión de 2019 veemos que el nivel de sentimiento de confianza incremento sigminificativamente.
---
title: "Tarea 1. Procesamiento de Texto -  Aladin"
author: "Diego Alejandro Pérez Cisneros - A01275561"
date: "2024-04-01"
output: 
   html_document:
    toc: true
    toc_float: true
    code_download: true 
---

![](C:\\Users\\Diego Pérez\\Downloads\\modulo 4\\aladdin.jpg)

# 1. Contexto
Se compararan dos guiones de la pelicula *Aladdin*, de diferentes años (1992 y 2019). El primero es una versión animada, por lo cual se ha modernizado el nuevo guión y sigue siendo fiel a su antecesor.  

Links de los guiones:  
* El primer guión:
https://imsdb.com/scripts/Aladdin.htmlLinks to an external site.

El de la película de 2019):
https://www.scripts.com/script/aladdin_2019_26877Links to an external site. 

# 2. Instalación de librerias
```{r message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
#install.packages(tm)
library(tm)
#install.packages("pdftools")
library(pdftools)
#install.packages("SnowballC")
library(SnowballC)
#install.packages("readtext")
library(readtext)
#install.packages("syuzhet")
library(syuzhet)
#install.packages("RColorBrewer")
library(RColorBrewer)
#install.packages("wordcloud")
library(wordcloud)
```

# 3. Creación del CORPUS
Se crea un Corpus con los archivos
```{r}
text_corpus_aladdin <- Corpus(DirSource("C:/Users/Diego Pérez/Downloads/tarea 1"))
text_corpus_aladdin
```
ó si tu working directory tiene los archivos, se seleccionan los archivos de los guines en formato pdf.
```{r}
files_a <- list.files(pattern = "pdf$")
files_a
```
Comprobamos que se seleccionaron los archivos a analizar

# 4. URI

(*URI quiere decir Uniform Resource Identifier.*) 
Con URI le decimos a la función Corpus() el vector de nuestros archivos
Y el readerControl le indica el tipo de lector que debe usar (en este caso pdf)
```{r}
corp1 <- Corpus(URISource(files_a),
               readerControl = list(reader = readPDF))

```

# 4.1 Limpieza del Corpus
Ahora limpiemos el Corpus
```{r}
limpio1 <- TermDocumentMatrix(corp1, 
                                   control = 
                                     list(removePunctuation = TRUE,
                                          stopwords = TRUE,
                                          tolower = TRUE,
                                          stemming = TRUE, #Como divide las palabras
                                          removeNumbers = TRUE
                                          )) 
```

# 4.2 Visualización
Veamos algunos elementos
```{r}
inspect(limpio1[1:10,]) 
```
El lector preservó algunos elementos del unicode de los archivos PDF. 
Entonces si queremos quitar cosas Unicode podemos hacer esto:

# 5. URI 2
```{r}
corp2 <- tm_map(corp1, removePunctuation, ucp = TRUE)
```
ucp se refiere al texto con unicode

# 5.1 Limpieza del Corpus
```{r}
limpio2 <- TermDocumentMatrix(corp2, 
                                   control = 
                                     list(stopwords = TRUE,
                                          tolower = TRUE,
                                          stemming = TRUE,
                                          removeNumbers = TRUE
                                          )) 
```

# 5.2 Visualización
Volvemos a checar
```{r}
inspect(limpio2[1:10,])
```
En la visualización anterior podemos ver los términos en orden alfabetico, es por esto que para un mayor análisis se seleccionaran aquellos que se repitan minimo 100 veces.

# 6. Términos Frecuentes
Veamos los términos frecuentes
```{r}
findFreqTerms(limpio2, lowfreq = 100, highfreq = Inf)
```
Estos términos se toman en cuenta por ambos documentos.

# 7. Términos Frecuentes de ambas versiones
Tomando en cuenta los términos anteriores se divide para conocer el número de veces que se repite cada palabra en cada versión

```{r}
ft <- findFreqTerms(limpio2, lowfreq = 100, highfreq = Inf)
as.matrix(limpio2[ft,])
```

Para una mejor viualización se sumaran la cantidad de ambas versiones y se ordenan de mayor a menor
```{r}
ft2 <- as.matrix(limpio2[ft,])
sort(apply(ft2, 1, sum), decreasing = TRUE)
```
# 8. Sparsity
Propiedad de los datos o sistemas donde la mayoría de los elementos son ceros o insignificantes, destacando la escasez de información significativa en una gran matriz o conjunto de datos.

```{r}
limpio3 <- removeSparseTerms(limpio2, sparse=0.3)
findFreqTerms(limpio3, lowfreq = 100, highfreq = Inf)
```
# 9. Asociasiones
Teniendo en cuenta las palabras más repetivas se buscan aquelas palabras con las que se relacionan, es decir atraves del texto se utilizaba dicha palabra seguida de ...

Se realiza con las siguetes palabras:  
* Aladdin:
```{r}
findAssocs(limpio2,term="aladdin",0.8)
```

* Sultan:
```{r}
findAssocs(limpio2,term="sultan", 0.8)
```

# 10. Análisis de Sentimientos
Se realizara un analisis de sentimientos de cada versión

# 10.1 Análisis de Sentimientos Aladdin 1992
Aladdin 1992
```{r}
#file.choose()
texto_a1 <- readtext("C:\\Users\\Diego Pérez\\Downloads\\tarea 1\\Aladdin_1992.txt")
texto_palabras1 <- get_tokens(texto_a1)
emociones_df1 <- get_nrc_sentiment(texto_palabras1, language = "spanish")
```

Análisis de Emociones
```{r}
barplot(colSums(prop.table(emociones_df1[, 1:8])), main=" Emociones Aladdin 1992")
```


Se puede ver que en el texto se tiene más el sentimiento de confianza, seguido de miedo, enojo, tristeza y disgusto

Análisis de Sentimientos
```{r}
sentimientos1 <- (emociones_df1$negative*-1) + emociones_df1$positive
simple_plot(sentimientos1)
```

# 10.2 Análisis de Sentimientos Aladdin 2019

Aladdin 2019
```{r}
#file.choose()
texto_a2 <- readtext("C:\\Users\\Diego Pérez\\Downloads\\tarea 1\\Aladdin_2019.txt")
texto_palabras2 <- get_tokens(texto_a2)
emociones_df2 <- get_nrc_sentiment(texto_palabras2, language = "spanish")
```

Análisis de Emociones
```{r}
barplot(colSums(prop.table(emociones_df2[, 1:8])),main=" Emociones Aladdin 2019")
```



Se puede ver que incremento el nivel de confianza significativamente.

Análisis de Sentimientos
```{r}
sentimientos2 <- (emociones_df2$negative*-1) + emociones_df2$positive
simple_plot(sentimientos2)
```

# 10.3 Comparativa emociones
```{r}
par(mfrow=c(2, 1))
#EMOCIONES 1992
barplot(colSums(prop.table(emociones_df1[, 1:8])),main=" Emociones Aladdin 1992")

#EMOCIONES 2019 
barplot(colSums(prop.table(emociones_df2[, 1:8])),main=" Emociones Aladdin 2019")
```

# 10.4 Comparativa sentimientos
```{r}
par(mfrow=c(1, 2))
#SENTIMIENTOS 1992
sentimientos1 <- ((emociones_df1$negative*-1) + (emociones_df1$positive))
simple_plot(sentimientos1)

#SENTIMIENTOS 2019
sentimientos2 <- (emociones_df2$negative*-1) + emociones_df2$positive
simple_plot(sentimientos2)
```


# 11. Preguntas

# 11.1 Pregunta a:
a) Después de limpiar el archivo  ¿Se tomará y analizará Todo lo que aparece en la página? ¿Que si y que no? ¿Por qué?

Para el guión de **Aladdin de 1992** al ingresar a la pagina seleccione el texto desde el primer dialogo. Sin tener en cuenta la parte de "copyright" ya que no es relevante para el análisis del mismo. Dicho texto lo guarde como PDF para realizar el análisis.

En cuanto al guión de **Aladdin de 2019** al ingresar a la pagina de igual manera seleccione los dialogos ya presentados, en esta página debiamos darle "next", para ver las demás partes. Se realizo de esa forma hasta la página 12, de ahi, me cambiaba de pelicula, es por esto que ingrese a la opción de "PDF". Donde se encontraba "todo el script". No lo seleccione desde ahí debido a que los primeros dialogos estaban incompletos; pero lo demás estaba completo, es decir, utilice ambas opciones para complementar el guión. Por último guarde el texto como PDF.

# 11.2 Pregunta b:
b) Describe el análisis realizado:

Una vez teniendo los dos archivos de las diferentes versiones de *Aladdin* se guardaron ambos archivos en formato *TXT*, para después convertirlos a *PDF*, esto debido a que para el anáisis de texto lo utilizamos en dicho formato.  

Se instalaron las librerías necesarias para el análisis de texto. El siguiente paso realizado fue la creación del *CORPUS*. Para esto se guardaron los 4 archivos (2 en TXT, y 2 en PDF) en una misma carpeta para considerarla como mi **Working Directory**. En el cual, se seleccionaron los archivos en pdf con la función *list.files(pattern = "pdf$")*. Dichos archivos se guardaron en un corpus, utilizando *URI* a la función *Corpus*, además de indicar el tipo de lector que debe usar.  

Se realizo la limpieza corresondiente del *Corpus*, donde se eliminaron las stopwords, se convirtieron las palabras a minusculas, se consideraron palabras a aquellas abreviasiones de palabras; se eliminaron números, etc. Por consiguiente se visualizo la limpieza para conocer las palabras a analizar.

Se obuvieron los términos frecuentes obteniendo a *abu*, *aladdin*, *carpet*, *dont*, *geni*, *iago*, *jafar*, *jasmin*, *like*, *look*, *one*, *princ*, *see* y *sultan*, y se dividieron por cada versión. para conocer en cual de ambas versiones se dividieron más. Obteniendo que dichas palabras se repetian más en la primer versión. 

Análizamos la **esparcidad** de las palabras para conocer si estas palabras fueron mencionadas a traves de todo el texto o no, de este modo, verificar su importancia en el texto.

Así mismo se realizaron **asosiaciones** de dos palabras *aladdin* y *sultan*; para conocer aquelas palabras con las que se relacionan, es decir atraves del texto se utilizaba dicha palabra seguida de que otras. 

# 11.3 Pregunta c:
c) Busca alguna función asociada al análisis de texto que no hayamos visto en clase, úsala y escribe lo que lograste

Se realizo el análisis de sentimientos, teniendo como resultado que en el primer guión de 1992 se puede ver que en el texto se tiene más el sentimiento de confianza, seguido de miedo, enojo, tristeza y disgusto. En el guión de 2019 veemos que el nivel de sentimiento de confianza incremento sigminificativamente.