Text_Mining

#install.packages("magick")
library ("magick")

## Linking to ImageMagick 6.9.13.29
## Enabled features: cairo, freetype, fftw, ghostscript, heic, lcms, pango, raw, rsvg, webp
## Disabled features: fontconfig, x11

#install.packages("officer")
library("officer")
#install.packages("pdftools")
library("pdftools")

## Using poppler version 25.10.0

#install.packages("purrr")
library(purrr)
#install.packages("tesseract")
library("tesseract")

De imagen a texto 1

imagen1<-image_read("C:\\Users\\ramir\\Downloads\\imagen1.PNG")
texto1<-ocr(imagen1)
texto1

## [1] "Linear regression with one variable x is also known as univariate linear regression\nor simple linear regression. Simple linear regression is used to predict a single\noutput from a single input. This is an example of supervised learning, which means\nthat the data is labeled, i.e., the output values are known in the training data. Let us\nfit a line through the data using simple linear regression as shown in Fig. 4.1.\n"

doc1<-read_docx()
doc1<-doc1 %>% body_add_par(texto1)

library(magick)
library(tesseract)
library(officer)

imagen1 <- image_read("C:\\Users\\ramir\\Downloads\\imagen1.PNG")
texto1 <- ocr(imagen1)
texto1

## [1] "Linear regression with one variable x is also known as univariate linear regression\nor simple linear regression. Simple linear regression is used to predict a single\noutput from a single input. This is an example of supervised learning, which means\nthat the data is labeled, i.e., the output values are known in the training data. Let us\nfit a line through the data using simple linear regression as shown in Fig. 4.1.\n"

doc1 <- read_docx()
doc1 <- doc1 %>% body_add_par(texto1)

print(doc1, target = "resultado.docx")

De imagen a texto 2

imagen2<-image_read("C:\\Users\\ramir\\Downloads\\imagen2.PNG")
tesseract_download("spa")

## Training data already exists. Overwriting C:\Users\ramir\AppData\Local\tesseract5\tesseract5\tessdata/spa.traineddata

## [1] "C:\\Users\\ramir\\AppData\\Local\\tesseract5\\tesseract5\\tessdata/spa.traineddata"

texto2<-ocr(imagen2, engine=tesseract("spa"))
texto2

## [1] "Un importante, y quizá controversial, asunto político es el que se refiere al efecto del salario mínimo sobre\nlas tasas de desempleo en diversos grupos de trabajadores. Aunque este problema puede ser estudiado con\ndiversos tipos de datos (corte transversal, series de tiempo o datos de panel), suelen usarse las series de\ntiempo para observar los efectos agregados. En la tabla 1.3 se presenta un ejemplo de una base de datos\nde series de tiempo sobre tasas de desempleo y salarios mínimos.\n"

doc2<-read_docx()
doc2<-doc2%>%body_add_par(texto2)

imagen2 <- image_read("C:\\Users\\ramir\\Downloads\\imagen2.PNG")

tesseract_download("spa")

## Training data already exists. Overwriting C:\Users\ramir\AppData\Local\tesseract5\tesseract5\tessdata/spa.traineddata

## [1] "C:\\Users\\ramir\\AppData\\Local\\tesseract5\\tesseract5\\tessdata/spa.traineddata"

texto2 <- ocr(imagen2, engine = tesseract("spa"))

doc2 <- read_docx()
doc2 <- doc2 %>% body_add_par(texto2)

print(doc2, target = "resultado2.docx")

De pdf a texto en word

pdf_eso<-pdf_convert("C:\\Users\\ramir\\Downloads\\eso.pdf",dpi=600)%>% map(ocr)

## Converting page 1 to eso_1.png... done!
## Converting page 2 to eso_2.png... done!

#install.packages("syuzhet")
library("syuzhet")
#install.packages("tm")
library("tm")

## Cargando paquete requerido: NLP

#install.packages("wordcloud")
library("wordcloud")

## Cargando paquete requerido: RColorBrewer

#install.packages("RColorBrewer")
library("RColorBrewer")
library(syuzhet)

Emociones y sentimientos

texto<-pdf_eso
texto_palabras<-get_tokens(texto)
emociones<-get_nrc_sentiment(texto_palabras, language= "spanish")

barplot(colSums(prop.table(emociones[,1:8])))

sentimientos<-(emociones$negative*-1)+emociones$positive
simple_plot(sentimientos)

palabras<-texto_palabras
palabras<-removeWords(palabras, 
c(stopwords("spanish"), "hacia", "habian","hecho"))
wordcloud(words=palabras,min.freq=2, not.per=0, random.order=FALSE)

## Warning in tm_map.SimpleCorpus(corpus, tm::removePunctuation): transformation
## drops documents

## Warning in tm_map.SimpleCorpus(corpus, function(x) tm::removeWords(x,
## tm::stopwords())): transformation drops documents

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## gráfico inválido

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## gráfico inválido

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## rotWord * : "not.per" es un parámetro gráfico inválido

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## gráfico inválido

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## rotWord * : "not.per" es un parámetro gráfico inválido

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## rotWord * : "not.per" es un parámetro gráfico inválido

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