# para obter os grafos de todas as emoções
acdc_rede_emocoes.pl -c <corpo>
que cria
matriz<corpo>
matrizmatriz<corpo>
lexico<corpo>
# criar os tamanhos dos nós a partir do léxico
grep -v TE lexicoEmos | grep -v DESAP | grep -v cjt > lexicoEmosTodos.R
acdc_igraph_calcula_pesos.pl < lexicoEmosTodos.R > comEmosTodosPesos
# para fazer as figuras de coocorrência
require(igraph)
lista<-read.table("matrizTODOS")
G<-graph_from_edgelist(as.matrix(subset(lista,TRUE,1:2)), directed=FALSE)
E(G)$weight <- lista$V3
source("comEmosTodosPesos")
png("emosTodos.png")
par(mar=c(0.5,0.5,0.5,0.5)+0.1)
plot(G, layout=layout.random, edge.width=20*E(G)$weight/max(E(G)$weight))
dev.off()
lista<-read.table("matrizLITERATECA")
G<-graph_from_edgelist(as.matrix(subset(lista,TRUE,1:2)), directed=FALSE)
E(G)$weight <- lista$V3
source("comEmosLiteratecaPesos")
png("emosLit.png")
par(mar=c(0.5,0.5,0.5,0.5)+0.1)
plot(G, layout=layout.random, edge.width=20*E(G)$weight/max(E(G)$weight))
dev.off()

# para obter os grafos  das palavras de um dado grupo de emoção
Criar no CQP os léxicos:
cqp -e
[no corpus]> TODOS;
TODOS> set as off;
TODOS> [sema=".*emo:amor.*"];
groupLast1281610 matches. Use 'cat' to show.
TODOS> group Last match lema > "listaLemasAmorTodos"
[sema=".*emo:desespero.*"]
TODOS> group Last match lema > "listaLemasDesesperoTodos"

# editar para ficarem na forma palTABfreq
# e refazer os números e criar os pesos
cat listaLemasAmorTodos | acdc_melhora_lista_freq_lemas.pl > listaAmorIni
acdc_igraph_calcula_pesos.pl < listaAmorIni > comAmorTodosPesos
iconv -f iso-8859-1 -t utf8 comAmorTodosPesos > comAmorTodosPesos.R

# criar o grafo
# já tendo os ficheiros listaDesespero e listaAmor, editados a partir da procura no AC/DC
acdc_rede_emocoes_palavras.pl -c LITERATECA -f Desespero
acdc_rede_emocoes_palavras.pl -c TODOS -f Amor
# que cria a matrizTODOSAmor
iconv -f iso-8859-1 -t utf8 matrizTODOSAmor > matrizTodosAmor.R
iconv -f iso-8859-1 -t utf8 matrizmatrizTODOSAmor.R > matrizmatrizTodosAmor.R
iconv -f iso-8859-1 -t utf8 matrizTODOSDesespero > matrizTodosDesespero.R
iconv -f iso-8859-1 -t utf8 matrizmatrizTODOSDesespero.R > matrizmatrizTodosDesespero.R

iconv -f iso-8859-1 -t utf8 matrizLITERATECAAmor > matrizLitAmor.R
iconv -f iso-8859-1 -t utf8 matrizmatrizLITERATECAAmor.R > matrizmatrizLitAmor.R
iconv -f iso-8859-1 -t utf8 matrizLITERATECADesespero > matrizLitDesespero.R
iconv -f iso-8859-1 -t utf8 matrizmatrizLITERATECADesespero.R > matrizmatrizLitDesespero.R

# no R
require(igraph)
lista<-read.table("matrizTodosAmor.R")
G<-graph_from_edgelist(as.matrix(subset(lista,TRUE,1:2)), directed=FALSE)
E(G)$weight <- lista$V3
source("comAmorTodosPesos.R")
png("amorTodos.png")
par(mar=c(0.5,0.5,0.5,0.5)+0.1)
plot(G, layout=layout.random, edge.width=20*E(G)$weight/max(E(G)$weight))
dev.off()
lista<-read.table("matrizLitAmor.R")
G<-graph_from_edgelist(as.matrix(subset(lista,TRUE,1:2)), directed=FALSE)
E(G)$weight <- lista$V3
source("comAmorLitPesos.R")
png("amorLit.png")
par(mar=c(0.5,0.5,0.5,0.5)+0.1)
plot(G, layout=layout.random, edge.width=20*E(G)$weight/max(E(G)$weight))
dev.off()
lista<-read.table("matrizTodosDesespero.R")
G<-graph_from_edgelist(as.matrix(subset(lista,TRUE,1:2)), directed=FALSE)
E(G)$weight <- lista$V3
source("comDesesperoTodosPesos.R")
png("desesperoTodos.png")
par(mar=c(0.5,0.5,0.5,0.5)+0.1)
plot(G, layout=layout.random, edge.width=20*E(G)$weight/max(E(G)$weight))
dev.off()
lista<-read.table("matrizLitDesespero.R")
G<-graph_from_edgelist(as.matrix(subset(lista,TRUE,1:2)), directed=FALSE)
E(G)$weight <- lista$V3
source("comDesesperoLitPesos.R")
png("desesperoLit.png")
par(mar=c(0.5,0.5,0.5,0.5)+0.1)
plot(G, layout=layout.random, edge.width=20*E(G)$weight/max(E(G)$weight))
dev.off()

# clustering geral
matTodos<-read.table("matrizmatriz2TODOS.R", row.names=1)
matTodos<-matTodos+0.00001
for (i in 1:26) { print (i); for (j in 1:26) { print(rownames(matTodos)[i]); print(colnames(matTodos)[j]); print (tamanhoEmo$tam[i]); print (tamanhoEmo$tam[j]); print (min(tamanhoEmo$tam[i],tamanhoEmo$tam[j])); print (matTodos[i,j]/min(tamanhoEmo$tam[i],tamanhoEmo$tam[j]));matTodosNovo[i,j]<-matTodos[i,j]/min(tamanhoEmo$tam[i],tamanhoEmo$tam[j])}}
matTodosNovo=matrix(nrow=26,ncol=26)
colnames(matTodosNovo)<-colnames(matTodos)
rownames(matTodosNovo)<-rownames(matTodos)

for (i in 1:26) {for (j in 1:26) {matTodosNovo[i,j]<-matTodos[i,j]/min(tamanhoEmo$tam[i],tamanhoEmo$tam[j])}}
matTodos<-matTodosNovo

nmat<-1/matTodos
emosTodos.dist<-as.dist(nmat)
emosTodos2dim.mds<-cmdscale(emosTodos.dist, k=2)
ola<-data.frame(emosTodos2dim.mds)
png("todosmds.png",height=15,width=15,units="cm", res=600 )
plot(ola$X1,ola$X2, type="n", xlab="dimension 1", ylab="dimension 2",main="Multidimensional scaling of emotion groups by co-occurrence")
text(ola$X1,ola$X2, row.names(ola), cex=0.6)
dev.off()
emosTodos3dim.mds<-cmdscale(emosTodos.dist, k=3)
ola<-data.frame(emosTodos3dim.mds)
png("todos3mds.png",height=15,width=15,units="cm", res=600 )
plot(ola$X2,ola$X3, type="n", xlab="dimension 2", ylab="dimension 3",main="Multidimensional scaling of emotion groups by co-occurrence")
text(ola$X2,ola$X3, row.names(ola))#, cex=0.6)
dev.off()

#dendograma
png("clustTodos.png")
plot(hclust(emosTodos.dist,method="ward.D2"))
dev.off()
png("clustTodos2met.png", height=10,width=30,units="cm", res=1000)
par(mfrow=c(1,2))
plot(hclust(emosTodos.dist,method="complete"),main="Method: complete")
plot(hclust(emosTodos.dist,method="ward.D2"),main="Method: ward.D2")
dev.off()

# para tratar do clustering
matTodosAmor<-read.table("matrizmatrizTodosAmor.R", row.names=1)
amorTodos<-as.dist(1/(matTodosAmor+.00001))
plot(hclust(amorTodos))

# para tratar do multidimensional scaling
library(languageR)
matriz <- read.table("matrizmatrizLitDesespero.R",row.names=1)
matriz <- matriz +0.00001
nmat<- 1/matriz
emos.dist<-as.dist(nmat)
emos2dim.mds<-cmdscale(emos.dist, k=2)
ola<-data.frame(emos2dim.mds)
plot(ola$X1,ola$X2, type="n", xlab="dimension 1", ylab="dimension 2",main="Multidmensional scaling of emotion groups by co-occurrence")
text(ola$X1,ola$X2, row.names(ola))

emos3dim.mds<-cmdscale(emos.dist, k=3)
ola<-data.frame(emos3dim.mds)
png("mds3AmorTodos.png", height=10,width=30,units="cm", res=1000)

par(mfrow=c(1,3))
plot(ola$X1,ola$X2, type="n", xlab="dimension 1", ylab="dimension 2")
text(ola$X1,ola$X2, row.names(ola))
plot(ola$X1,ola$X3, type="n", xlab="dimension 1", ylab="dimension 3")
text(ola$X1,ola$X3, row.names(ola))
plot(ola$X2,ola$X3, type="n", xlab="dimension 2", ylab="dimension 3")
text(ola$X2,ola$X3, row.names(ola))
dev.off()