Análise Exploratória dos Dados de Texto (Data Science Capstone)

1. Introdução

Este relatório apresenta uma análise exploratória inicial de três conjuntos de dados textuais em inglês: blogs, notícias e tweets. O objetivo é compreender as características gerais dos textos antes de construir um modelo de predição de palavras.

2. Carregamento dos Dados

Amostramos 10.000 linhas de cada ficheiro para tornar o processamento mais leve.

sample_size <- 10000

# Altere o caminho conforme necessário
blogs <- readLines("dados/final/en_US/en_US.blogs.txt", n = sample_size, warn = FALSE)
news <- readLines("dados/final/en_US/en_US.news.txt", n = sample_size, warn = FALSE)
twitter <- readLines("dados/final/en_US/en_US.twitter.txt", n = sample_size, warn = FALSE)

3. Resumo Estatístico

Resumo com o número de linhas, palavras, tamanho em memória e média de palavras por linha.

generate_summary <- function(text_data, name) {
  lines <- length(text_data)
  words <- sum(stri_count_words(text_data))
  size_mb <- object.size(text_data) / (1024^2)
  avg_words <- mean(stri_count_words(text_data))
  
  data.frame(
    Fonte = name,
    Linhas = lines,
    Palavras = words,
    Tamanho_MB = round(size_mb, 2),
    Média_Palavras_Linha = round(avg_words, 2)
  )
}

resumo <- rbind(
  generate_summary(blogs, "Blogs"),
  generate_summary(news, "News"),
  generate_summary(twitter, "Twitter")
)

resumo

##     Fonte Linhas Palavras Tamanho_MB Média_Palavras_Linha
## 1   Blogs  10000   412805  2.8 bytes                41.28
## 2    News  10000   348070  2.6 bytes                34.81
## 3 Twitter  10000   126511  1.4 bytes                12.65

4. Histograma: Palavras por Linha no Twitter

twitter_word_counts <- stri_count_words(twitter)

qplot(twitter_word_counts, bins = 30, main = "Distribuição de Palavras por Linha (Twitter)",
      xlab = "Número de Palavras", ylab = "Frequência")

## Warning: `qplot()` was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

5. Observações

• O Twitter apresenta mensagens mais curtas, com média inferior de palavras por linha.
• Os blogs contêm textos mais longos, como esperado.
• As notícias têm uma estrutura mais consistente, com menos variação de comprimento.

6. Plano para o Modelo de Predição

O próximo passo será construir um modelo de predição de texto com base em n-grams (sequências de 1, 2 ou 3 palavras).
Pretende-se usar a estratégia de “backoff” para prever a próxima palavra caso não exista uma correspondência direta.
Este modelo será integrado num Shiny App simples, onde o utilizador introduz texto e recebe sugestões de continuação.