Pessoal, boa noite! Com base em um exemplo pego na internet, tentei fazer uma nuvem de palavras de um arquivo notepad (peguei uma pequena matéria na internet e salvei, em .txt, com o nome SaoBento). O código tem funcionado quase corretamente. O problema é que eu não tenho tido sucesso em corrigir o *encoding* do texto. - Tentei usar encoding = "UTF-8" na linha do readlines, mas sem sucesso. - Também tentei usar enc2native() na última linha do passo 7, mas ocorre erro argument is not a character vector. - Salvei o arquivo SaoBento.txt no Notepad++, usando UTF-8 e, também, a nuvem final acusou problemas de *encoding*. - Deixei o arquivo SaoBento.txt salvo sozinho em uma pasta e, também, não tive sucesso em acertar o *encoding*. Sendo assim, gostaria de saber se alguém poderia fornecer uma dica de como posso driblar esse problema. Agradeço pela atenção. Saudações, -Max Lara PS: A variável "AQUI_ERRO" é onde leio o texto "distorcido". #============================================== # WORDCLOUD #============================================== *#1) INSTALL REQUIRED PACKAGES* install.packages("tm") #for text mining install.packages("SnowballC") #for text stemming install.packages("wordcloud") #wordcloud generator install.packages("RColorBrewer") #color palletes *#2) LOAD REQUIRED PACKAGES* library("tm") library("SnowballC") library("wordcloud") library("RColorBrewer") *#3) TEXT MINING* #LOAD THE TEXT (SAVED LOCALLY) text <- readLines(file.choose()) *#4) LOAD THE DATA AS A CORPUS* docs <- Corpus(VectorSource(text)) #VectorSource() function creates a corpus of character vectors docs <- tm_map(docs, PlainTextDocument) *#5) TEXT TRANSFORMATION* #tm_map() function (to replace, for instance, special characters from the text). #Replacing "/", "@" and "|" with space: toSpace <- content_transformer(function (x , pattern ) gsub(pattern, " ", x)) docs <- tm_map(docs, toSpace, "/") docs <- tm_map(docs, toSpace, "@") docs <- tm_map(docs, toSpace, "\\|") *#6) TEXT CLEANING* #tm_map() (remove unnecessary white space, to convert the text to lower case) #Removing common stopwords docs <- tm_map(docs, content_transformer(tolower)) #Convert the text to lower case docs <- tm_map(docs, removeNumbers) #Remove numbers docs <- tm_map(docs, removeWords, stopwords("portuguese")) #Remove Portuguese common stopwords docs <- tm_map(docs, removePunctuation) #Remove punctuations docs <- tm_map(docs, stripWhitespace) #Eliminate extra white spaces docs <- tm_map(docs, stemDocument) #Text stemming *#7) BUILD A TERM-DOCUMENT MATRIX (TDM)* #TDM is a table containing the frequency of the words. #Column names are words #Rown names are documents dtm <- TermDocumentMatrix(docs) terms(dtm) m <- as.matrix(dtm) v <- sort(rowSums(m),decreasing=TRUE) d <- data.frame(word = names(v),freq=v) head(d, 10) AQUI_ERRO <- d$word *#8) GENERATE THE WORD CLOUD* wordcloud( words = AQUI_ERRO, freq = d$freq, min.freq = 1, max.words=200, random.order=FALSE, rot.per=0.35, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))