R語言 names的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

互動式資料視覺化之文字探勘以金庸三部小說為例

為了解決R語言 names的問題，作者顏守玄 這樣論述：

隨著電子典藏技術的精進，文字探勘技術逐漸受到青睞，本研究運用文字探勘技術應用在金庸小說上，並以《天龍八部》、《鹿鼎記》、《神鵰俠侶》為例，從文字探勘與內容探討對於主要人物出現次數加以各項相關的統計分析，最後再利用R語言裡的shiny套件將最終的研究結果作互動式視覺化資料。 我們首先收集以上三部小說之主要人物的姓名、別名並使用R語言做為分析工具撰寫程式將所有章回的文字檔逐一匯入，再利用R矩陣跟迴圈進行每一個章回主要人物的姓名檢索，最後彙整為一個人物出現次數矩陣，以便進行各項的相關統計分析，包含了長條圖(Barplot)、文字雲(wordcloud)、相關係數等比較分析，並將研究成

果寫入Rshiny程式中成為清晰且明確的圖像化資料。

中文學童模糊代名詞推論能力發展之研究

為了解決R語言 names的問題，作者吳美瑤 這樣論述：

正確的代名詞推論能維持篇章言談的連貫，是預測閱讀能力的指標，對於閱讀相當重要。然而，代名詞推論中最困難的模糊代詞推論，有關中文學童的部分卻未被探討過。本研究採用兩個自我控制閱讀速度作業(self-paced reading task)實驗，探討處於閱讀新知期的四、六年級中文學童對於模糊代名詞推論的發展歷程。實驗一分別以28與29位四、六年級學童為受試者，以2×2×2的三因子混合設計，探討提及順位與句中代名詞性別語意線索對年齡的影響。實驗二以另一批各28位四、六年級學童為受試者，以2×2×2的三因子混合設計，探討提及順位與指稱詞形式對年齡的影響。依變項為閱讀第二句的閱讀時間。兩個實驗結果

皆以R語言的混合線性模式分析。 實驗一的結果顯示兩年級學童皆能利用代名詞的性別語意線索進行代名詞推論，然四年級在進行模糊代名詞推論時會受提及順位影響，出現首位優勢現象，而六年級則不受此因素的調節。實驗二的結果顯示四年級在模糊代名詞情況中，不管使用顯性代名詞或零代詞進行推論，皆會受提及順位影響，而六年級則不受此因素影響，但兩年級學童皆對顯性代名詞與零代詞進行代名詞推論無顯著差異。 綜合兩實驗，歸納出下列四點結論：(1)四年級學童已能善用代名詞的性別語意線索，但不如六年級學童運用成熟。(2)進行模糊代名詞推論時，提及順位是否影響代名詞推論，受讀者本身對文本認知負荷的掌握所影響。(3)提及

順位與代名詞性別語意兩因素對兩年級學童的交互影響不同。(4)兩個年級學童對使用零代詞與顯性代名詞進行代名詞推論的能力無差異。由以上可知，四、六年級中文學童雖皆已處於閱讀學習階段，然在代名詞推論的認知特質仍不盡相同。最後，提出本研究的限制與未來研究議題，及對代名詞教學實務的具體建議。 關鍵字:性別語意、指稱推論、提及順位、零代詞、模糊代名詞