从中提取文本sonnets.txt.使用extractFileText并显示第一个十四行诗的文本。

str = inthelfiletext（“sonnets.txt”）;extractBefore (str,“II”的）

我们渴望从最美丽的生灵那里得到更多，这样美丽的玫瑰才能永不凋谢，但就像成熟的人会随着时间的消逝，他的柔弱的继承人可以继承他的记忆:但你，把自己的光明的眼睛束缚，用自我充实的燃料喂养你的光明的火焰，在富足的地方制造饥荒，把你自己当作敌人，对你那甜蜜的自我过于残酷:你现在是世界的新鲜装饰品，是迎接绚丽春天的唯一使者，在你自己的花蕾里埋葬了你的满足，温柔的粗鄙的人在吝啬中消磨了你的生命:可怜这世界吧，否则这贪吃鬼，就从坟墓和你那里把世界应得的东西吃掉吧。”

在一个词云中显示十四行诗中的词。

图WordCloud（str）;

加载示例数据。该文件sonnetspreprocessed.txt.txt.包含莎士比亚的Sonnets的预处理版本。该文件每行包含一个十四行诗，单词分隔一个空格。从中提取文本sonnetspreprocessed.txt.txt.，用换行符将文本分割成文档，然后对文档进行标记。

filename =“sonnetspreprocessed.txt”；str = extractFileText(文件名);textData =分裂(str,换行符);文件= tokenizedDocument (textData);

使用单词云可视化文档。

图wordcloud(文件);

加载示例数据。该文件sonnetspreprocessed.txt.txt.包含莎士比亚的Sonnets的预处理版本。该文件每行包含一个十四行诗，单词分隔一个空格。从中提取文本sonnetspreprocessed.txt.txt.，用换行符将文本分割成文档，然后对文档进行标记。

filename =“sonnetspreprocessed.txt”；str = extractFileText(文件名);textData =分裂(str,换行符);文件= tokenizedDocument (textData);

使用袋式模型使用bagOfWords．

袋= bagOfWords(文档)

BAG =具有属性的Bagofwords：Counts：[154x3092双]词汇：[“最公平”“生物”“欲望”......] Numwords：3092 NumFocuments：154

使用词云可视化词袋模型。

图wordcloud(袋);

加载示例数据Sonnetstable.．表TBL.包含变量中的单词列表词，以及变量中的相应频率计数数数．

加载Sonnetstable.头(台)

ANS =.8×2表字数  ___________ _____ {''' 这‘}{“阿门”}1{“公平”}2{“反抗}{“自}1{“这种‘}2{“你}{“因此}1

使用绘制表数据WordCloud.．指定单词和相应的字大小词和数数变量分别。

图WordCloud（TBL，“词”那'数数'）;标题（“十四行诗词云”的）

在此示例中重现结果，设置rng来'默认'．

RNG（'默认'的）

加载示例数据。该文件sonnetspreprocessed.txt.txt.包含莎士比亚的Sonnets的预处理版本。该文件每行包含一个十四行诗，单词分隔一个空格。从中提取文本sonnetspreprocessed.txt.txt.，用换行符将文本分割成文档，然后对文档进行标记。

filename =“sonnetspreprocessed.txt”；str = extractFileText(文件名);textData =分裂(str,换行符);文件= tokenizedDocument (textData);

使用袋式模型使用bagOfWords．

袋= bagOfWords(文档)

BAG =具有属性的Bagofwords：Counts：[154x3092双]词汇：[“最公平”“生物”“欲望”......] Numwords：3092 NumFocuments：154

适合20个主题的LDA模型。要抑制详细输出，请设置'verbose'到0。

20岁的mdl = fitlda(包'verbose'，0）

mdl = ldamodel具有属性：numtopics：20个字复制：1个题复杂：5次主题：5个柯克佩普科可用性：[0.0500 0.0500 0.0500 0.0500 0.0500 ...] DocumentTopicProbability：[154x20双]主题​​页：[3092x20双]词汇：[“最公平”“生物”..。]主题订单：'initial-fit-概率'fitinfo：[1x1 struct]

使用词云可视化前四个主题。

数字为了TopicIDX = 1：4子图（2,2，TopicIDX）WordCloud（MDL，TopicIDX）;标题（“话题： ”+ TopicIDX）结尾