R文本挖掘之tm包

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R文本挖掘之tm包相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

认识tm包


tm包是R文本挖掘方面不可不知也不可不用的一个package。它提供了文本挖掘中的综合处理功能。如:数据载入,语料库处理,数据预处理,元数据管理以及建立“文档-词条”矩阵。

下面,即从tm包提供的各项功能函数的探索出发,一起开始我们的文本挖掘奇幻之旅。

首先,运行下面的几行代码,即可看到介绍tm包的小品文:Introduction to the tm Package:Text Mining in R(https://cran.r-project.org/web/packages/tm/vignettes/tm.pdf).


install.packages("tm")

library(tm)

vignette("tm")

tm包重要函数初探


数据载入及语料库创建


载入数据的格式要求

tm包支持多种格式的数据。用getreaders()函数可以获得tm包支持的数据文件格式。

library(tm)
## Loading required package: NLP
getReaders()
##  [1] "readDOC"                 "readPDF"                
##  [3] "readPlain"               "readRCV1"              
##  [5] "readRCV1asPlain"         "readReut21578XML"      
##  [7] "readReut21578XMLasPlain" "readTabular"            
##  [9] "readTagged"              "readXML"

载入数据的方式


tm包中主要管理文件的数据结构称为语料库(Corpus),它表示一系列文档的集合。

语料库又分为动态语料库(Volatile Corpus)和静态语料库(Permanent Corpus)。

动态语料库将作为R对象保存在内存中,可以使用VCorpus()或者Corpus()生成。

而动态语料库则作为R外部文件保存,可以使用PCorpus()函数生成。

先来看一下VCorpus()函数的使用。

VCorpus(x, readerControl = list(reader = reader(x), language = "en"))

as.VCorpus(x)

第一个参数x即文本数据来源。对于as.VCorpus()中的x,指定的是一个R对象;对于VCorpus(),可以使用以下几种方式载入x。

  • DirSource():从本地文件目录夹导入

  • VectorSource():输入文本构成的向量

  • DataframeSource():输入文本构成的data frame

对于第二个参数readerControl,即指定文件类型的对应的读入方式。默认使用tm支持的(即getReaders()中罗列的)一系列函数。language即文件的语言类型。似乎不能支持中文。这个问题稍后解释如何解决。

这里,使用tm包自带的一个数据集进行语料库创建的测试。

  • DirSource()方式:

txt<-system.file("texts","txt",package = 'tm')

(docs<-Corpus(DirSource(txt,encoding = "UTF-8")))
## <<VCorpus>>
## Metadata:  corpus specific: 0, document level (indexed): 0
## Content:  documents: 5
  • VectorSource()方式:

docs<-c("this is a text","And we create a vector.")

VCorpus(VectorSource(docs))
## <<VCorpus>>
## Metadata:  corpus specific: 0, document level (indexed): 0
## Content:  documents: 2

下面,导入一个数据集『冰与火之歌』全五部(没错,我就是来剧透的~~),作为后面练习的例子。

IceAndSongs<-VCorpus(DirSource(directory = "D:/my_R_workfile/RPROJECT/textming/data/IceAndSongs",encoding = "UTF-8"))

数据导出


将语料库导出至本地硬盘上,可以使用writeCorpus()函数.

writeCorpus(IceAndSongs,path = "D:/my_R_workfile/RPROJECT/textming/data/Corpus")

语料库的查看及提取


可以使用print()summary()查看语料库的部分信息。而完整信息的提取则需要使用inspect()函数。

inspect(IceAndSongs[1:2])
## <<VCorpus>>
## Metadata:  corpus specific: 0, document level (indexed): 0
## Content:  documents: 2
##
## [[1]]
## <<PlainTextDocument>>
## Metadata:  7
## Content:  chars: 1745859
##
## [[2]]
## <<PlainTextDocument>>
## Metadata:  7
## Content:  chars: 2018112

文件太大,而没有打印出来。我们可以使用writeLines()函数进行完全打印查看。

writeLines(as.character(IceAndSongs[[1]]))

对于单个文档的提取,可以类型列表取元素子集一样使用 [[ 操作。

identical(IceAndSongs[[1]],IceAndSongs[["冰与火之歌1.txt"]])
## [1] TRUE

数据转换


创建好语料库之后,一般还需要做进一步的处理,如:消除空格(Whitespace),大小写转换,去除停止词,词干化等。

所有的这些处理都可以使用tm_map()函数,通过map的方式将转化函数应用到每一个文档语料上。


消除空格

IceAndSongs<-tm_map(IceAndSongs,stripWhitespace)

去除数字

IceAndSongs<-tm_map(IceAndSongs,removeNumbers)

去除标点符号

IceAndSongs<-tm_map(IceAndSongs,removePunctuation)

大小写转换

IceAndSongs<-tm_map(IceAndSongs,tolower)

消除停止词

tm包中自带了停止词集。

IceAndSongs<-tm_map(IceAndSongs,removeWords,stopwords("english"))

当然,也可以指定你自己设定的停止词集,将stopwords("english")替换成你自己的停止词集对象即可。


词干化


词干化,即词干提取。指的是去除词缀得到词根的过程─—得到单词最一般的写法。

如以单复数等多种形式存在的词,或多种时态形式存在的同一个词,它们代表的其实是同一个意思。因此需要通过词干化将它们的形式进行统一。

tm_map(IceAndSongs,stemDocument)
## <<VCorpus>>
## Metadata:  corpus specific: 0, document level (indexed): 0
## Content:  documents: 5

去除特殊字符

for(i in seq(IceAndSongs)){
 
IceAndSongs[[i]]<-gsub("/"," ",IceAndSongs[[i]])
 
IceAndSongs[[i]]<-gsub("@"," ",IceAndSongs[[i]])
 IceAndSongs[[i]]
<-gsub("-"," ",IceAndSongs[[i]])
}

过滤


过滤功能能够选择出符合我们需要的文档。

idx<-meta(IceAndSongs,"id") == "冰与火之歌1.txt"

IceAndSongs[idx]

也可以进行全文搜索匹配。如含有”winter is coming”的文档。

tm_filter(IceAndSongs,FUN = function(x){ any(grep("winter is coming",content(x)))})

元数据管理


元数据指的是对文档进行标签化的附加信息。可以通过meta()函数进行元数据管理。

DublinCore()函数提供了一套介于Simple Dublin Core元数据和tm元数据之间的映射机制,用于获得或设置文档的元数据信息。

DublinCore(IceAndSongs[[1]],tag = "creator") <- "R.R.Martin"

DublinCore(IceAndSongs[[1]])

meta(IceAndSongs[[1]])

以上操作示例主要是针对文档级别的元数据管理。而元数据标签其实对应了两个级别:

  • 整个语料库级别:文档的集合

  • 单个文档级别

而文档级别的标签,可以用于文档分类(classification)。

下面演示一下语料库级别的元数据管理。

meta(IceAndSongs,tag = "test",type = "corpus")<-"test meta"

meta(IceAndSongs,type = "corpus")

创建词条-文档矩阵


词条-文档矩阵是一个非常重要的对象,它是后续建立文本分类,文本聚类等模型的基础。

词条-文档矩阵指的是词条作为行,文档标签作为列的稀疏矩阵。当然,也可以建立“文档-词条矩阵”。对应的两个操作函数为:TermDocumentMatrix()DocumentTermMatrix().

dtm<-DocumentTermMatrix(IceAndSongs)

inspect(dtm[1:5,100:105])

默认情况下,矩阵的元素是词的频率。而我们还有一个重要参数可以设置。可以将矩阵的元素转化为TF-IDF值。

dtm_2<-DocumentTermMatrix(IceAndSongs,
                       
control = list(removePunctuation = TRUE,stopwords = FALSE,weighting =
             
function(x)weightTfIdf(x,normalize = TRUE)))

inspect(dtm[1:5,10:15])

对文档词条矩阵操作


tm包提供的文档-词条矩阵操作有:词频过滤;词语之间的相关性计算;去除稀疏词等。

findFreqTerms(dtm,10)

findAssocs(dtm,"winter",0.5)

inspect(removeSparseTerms(dtm,0.4))

字典


字典是一个字符集。它可以作为一个控制参数传入DocumentTermMatrix(),从而选择我们需要的词条建立文档-词条矩阵。

inspect(DocumentTermMatrix(IceAndSongs,
                         
list(dictionary = c("winter","power","ice"))))

参考文献

  • 『R 语言环境下的文本挖掘-刘思喆』

  • 『Introduction to the tm Package:Text Mining in R』

  • 『数据科学18:文本挖掘1』


黄耀鹏,R语言中文社区专栏作者,统计硕士生,R User,喜欢历史八卦。

博客:http://yphuang.github.io/




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