#调入分词的库
library("rJava")
library("Rwordseg")
#调入绘制词云的库
library("RColorBrewer")
library("wordcloud")    
   
#读入数据(特别注意，read.csv竟然可以读取txt的文本)
myfile<-read.csv(file.choose(),header=FALSE)
   
#预处理，这步可以将读入的文本转换为可以分词的字符，没有这步不能分词
myfile.res <- myfile[myfile!=" "]    
   
#分词，并将分词结果转换为向量
myfile.words <- unlist(lapply(X = myfile.res,FUN = segmentCN))
   
#剔除URL等各种不需要的字符，还需要删除什么特殊的字符可以依样画葫芦在下面增加gsub的语句
myfile.words <- gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",myfile.words)
myfile.words <- gsub("\n","",myfile.words)
myfile.words <- gsub("　","",myfile.words)
   
#去掉停用词
data_stw=read.table(file=file.choose(),colClasses="character")
stopwords_CN=c(NULL)
for(i in 1:dim(data_stw)[1]){
stopwords_CN=c(stopwords_CN,data_stw[i,1])
}
for(j in 1:length(stopwords_CN)){
myfile.words <- subset(myfile.words,myfile.words!=stopwords_CN[j])
}
#过滤掉1个字的词
myfile.words <- subset(myfile.words, nchar(as.character(myfile.words))>1)
   
#统计词频
myfile.freq <- table(unlist(myfile.words))
myfile.freq <- rev(sort(myfile.freq))
#myfile.freq <- data.frame(word=names(myfile.freq),freq=myfile.freq);
   
#按词频过滤词，过滤掉只出现过一次的词，这里可以根据需要调整过滤的词频数
#特别提示：此处注意myfile.freq$Freq大小写
myfile.freq2=subset(myfile.freq, myfile.freq$Freq>=10)    
   
#绘制词云
#设置一个颜色系：
mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2")
#设置字体
windowsFonts(myFont=windowsFont("微软雅黑"))
#画图
wordcloud(myfile.freq2$word,myfile.freq2$Freq,min.freq=10,max.words=Inf,random.order=FALSE,
random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont")