使用 R TM 包查找 2 和 3 词短语
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【中文标题】使用 R TM 包查找 2 和 3 词短语【英文标题】：Finding 2 & 3 word Phrases Using R TM Package 【发布时间】：2012-02-12 11:41:05 【问题描述】：我正在尝试找到一个代码，该代码实际上可以在 R 文本挖掘包中找到最常用的两个和三个单词短语（也许还有另一个我不知道的包）。我一直在尝试使用标记器，但似乎没有运气。
如果您过去曾处理过类似情况，您能否发布一个经过测试且实际有效的代码？非常感谢！
【问题讨论】：
有序短语，是吗？还是同时出现？ 两者都有用。谢谢！ 【参考方案1】：corpus 库有一个名为 term_stats 的函数，可以满足您的需求：
library(corpus)
corpus <- gutenberg_corpus(55) # Project Gutenberg #55, _The Wizard of Oz_
text_filter(corpus)$drop_punct <- TRUE # ignore punctuation
term_stats(corpus, ngrams = 2:3)
## term count support
## 1 of the 336 1
## 2 the scarecrow 208 1
## 3 to the 185 1
## 4 and the 166 1
## 5 said the 152 1
## 6 in the 147 1
## 7 the lion 141 1
## 8 the tin 123 1
## 9 the tin woodman 114 1
## 10 tin woodman 114 1
## 11 i am 84 1
## 12 it was 69 1
## 13 in a 64 1
## 14 the great 63 1
## 15 the wicked 61 1
## 16 wicked witch 60 1
## 17 at the 59 1
## 18 the little 59 1
## 19 the wicked witch 58 1
## 20 back to 57 1
## ⋮ (52511 rows total)
这里，count 是出现次数，support 是包含该词条的文档数。
【讨论】：
【参考方案2】：试试 tidytext 包
library(dplyr)
library(tidytext)
library(janeaustenr)
library(tidyr
)
假设我有一个包含评论列的数据框 CommentData，我想同时查找两个单词的出现。那就试试吧
bigram_filtered <- CommentData %>%
unnest_tokens(bigram, Comment, token= "ngrams", n=2) %>%
separate(bigram, c("word1","word2"), sep=" ") %>%
filter(!word1 %in% stop_words$word,
!word2 %in% stop_words$word) %>%
count(word1, word2, sort=TRUE)
上面的代码创建了标记，然后删除了对分析没有帮助的停用词（例如 the、an、to 等），然后计算这些词的出现次数。然后，您将使用联合函数来组合单个单词并记录它们的出现。
bigrams_united <- bigram_filtered %>%
unite(bigram, word1, word2, sep=" ")
bigrams_united
【讨论】：
【参考方案3】：试试这个代码。
library(tm)
library(SnowballC)
library(class)
library(wordcloud)
keywords <- read.csv(file.choose(), header = TRUE, na.strings=c("NA","-","?"))
keywords_doc <- Corpus(VectorSource(keywords$"use your column that you need"))
keywords_doc <- tm_map(keywords_doc, removeNumbers)
keywords_doc <- tm_map(keywords_doc, tolower)
keywords_doc <- tm_map(keywords_doc, stripWhitespace)
keywords_doc <- tm_map(keywords_doc, removePunctuation)
keywords_doc <- tm_map(keywords_doc, PlainTextDocument)
keywords_doc <- tm_map(keywords_doc, stemDocument)
这是您可以使用的二元组或三元组部分
BigramTokenizer <- function(x)
unlist(lapply(ngrams(words(x), 2), paste, collapse = " "), use.names = FALSE)
# creating of document matrix
keywords_matrix <- TermDocumentMatrix(keywords_doc, control = list(tokenize = BigramTokenizer))
# remove sparse terms
keywords_naremoval <- removeSparseTerms(keywords_matrix, 0.95)
# Frequency of the words appearing
keyword.freq <- rowSums(as.matrix(keywords_naremoval))
subsetkeyword.freq <-subset(keyword.freq, keyword.freq >=20)
frequentKeywordSubsetDF <- data.frame(term = names(subsetkeyword.freq), freq = subsetkeyword.freq)
# Sorting of the words
frequentKeywordDF <- data.frame(term = names(keyword.freq), freq = keyword.freq)
frequentKeywordSubsetDF <- frequentKeywordSubsetDF[with(frequentKeywordSubsetDF, order(-frequentKeywordSubsetDF$freq)), ]
frequentKeywordDF <- frequentKeywordDF[with(frequentKeywordDF, order(-frequentKeywordDF$freq)), ]
# Printing of the words
wordcloud(frequentKeywordDF$term, freq=frequentKeywordDF$freq, random.order = FALSE, rot.per=0.35, scale=c(5,0.5), min.freq = 30, colors = brewer.pal(8,"Dark2"))
希望这会有所帮助。这是您可以使用的完整代码。
【讨论】：
我已经尝试了所有的解决方案，但没有一个能处理我的数据。我不知道为什么。无论我在 ngams 函数中留下什么值（2、3、4 等），结果总是 1 克（即一个单词）【参考方案4】：我通过使用tm 和ngram 包添加了类似的问题。
调试mclapply后，发现2个字以下的文档有问题，出现如下错误
input 'x' has nwords=1 and n=2; must have nwords >= n
所以我添加了一个过滤器来删除低字数的文档：
myCorpus.3 <- tm_filter(myCorpus.2, function (x)
length(unlist(strsplit(stringr::str_trim(x$content), '[[:blank:]]+'))) > 1
)
然后我的 tokenize 函数看起来像：
bigramTokenizer <- function(x)
x <- as.character(x)
# Find words
one.list <- c()
tryCatch(
one.gram <- ngram::ngram(x, n = 1)
one.list <- ngram::get.ngrams(one.gram)
,
error = function(cond) warning(cond) )
# Find 2-grams
two.list <- c()
tryCatch(
two.gram <- ngram::ngram(x, n = 2)
two.list <- ngram::get.ngrams(two.gram)
,
error = function(cond) warning(cond) )
res <- unlist(c(one.list, two.list))
res[res != '']
然后您可以使用以下方法测试该功能：
dtmTest <- lapply(myCorpus.3, bigramTokenizer)
最后：
dtm <- DocumentTermMatrix(myCorpus.3, control = list(tokenize = bigramTokenizer))
【讨论】：
【参考方案5】：这是我自己为不同目的而创作的作品，但我认为也可能适用于您的需求：
#User Defined Functions
Trim <- function (x) gsub("^\\s+|\\s+$", "", x)
breaker <- function(x) unlist(strsplit(x, "[[:space:]]|(?=[.!?*-])", perl=TRUE))
strip <- function(x, digit.remove = TRUE, apostrophe.remove = FALSE)
strp <- function(x, digit.remove, apostrophe.remove)
x2 <- Trim(tolower(gsub(".*?($|'|[^[:punct:]]).*?", "\\1", as.character(x))))
x2 <- if(apostrophe.remove) gsub("'", "", x2) else x2
ifelse(digit.remove==TRUE, gsub("[[:digit:]]", "", x2), x2)
unlist(lapply(x, function(x) Trim(strp(x =x, digit.remove = digit.remove,
apostrophe.remove = apostrophe.remove)) ))
unblanker <- function(x)subset(x, nchar(x)>0)
#Fake Text Data
x <- "I like green eggs and ham. They are delicious. They taste so yummy. I'm talking about ham and eggs of course"
#The code using Base R to Do what you want
breaker(x)
strip(x)
words <- unblanker(breaker(strip(x)))
textDF <- as.data.frame(table(words))
textDF$characters <- sapply(as.character(textDF$words), nchar)
textDF2 <- textDF[order(-textDF$characters, textDF$Freq), ]
rownames(textDF2) <- 1:nrow(textDF2)
textDF2
subset(textDF2, characters%in%2:3)
【讨论】：
嗨，@Tyler-Rinker，我知道这已经有几年历史了，但是在测试您的代码时出现此错误：` FUN 中的错误（c（“”，“”，“” , "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", : 找不到函数 "Trim" ` 如果有帮助，添加Trim。
哈哈。谢谢，@Tyler_Rinker。我有一个完全相同的功能，称为trim，但我没有意识到它正在寻找什么。谢谢！【参考方案6】：
这是tm 包的FAQ 的第5 部分：
5.我可以在术语文档矩阵中使用二元组而不是单个标记吗？
是的。 RWeka 为任意 n-gram 提供了一个分词器，它可以是 直接传递给术语文档矩阵构造函数。例如：
library("RWeka")
library("tm")
data("crude")
BigramTokenizer <- function(x) NGramTokenizer(x, Weka_control(min = 2, max = 2))
tdm <- TermDocumentMatrix(crude, control = list(tokenize = BigramTokenizer))
inspect(tdm[340:345,1:10])
【讨论】：
这对我有用。实际上，当前版本的FAQ有一个不需要RWeka的解决方案：tm.r-forge.r-project.org/faq.html#Bigrams 如果你能弄清楚如何让 rJava 工作，以便你可以使用 RWeka 包。很高兴看到一个不依赖于 Java 的解决方案。【参考方案7】：您可以将自定义标记函数传递给tm 的DocumentTermMatrix 函数，因此如果您安装了包tau，它就相当简单了。
library(tm); library(tau);
tokenize_ngrams <- function(x, n=3) return(rownames(as.data.frame(unclass(textcnt(x,method="string",n=n)))))
texts <- c("This is the first document.", "This is the second file.", "This is the third text.")
corpus <- Corpus(VectorSource(texts))
matrix <- DocumentTermMatrix(corpus,control=list(tokenize=tokenize_ngrams))
tokenize_ngrams 函数中的n 是每个短语的单词数。这个特性也在包RTextTools中实现，进一步简化了事情。
library(RTextTools)
texts <- c("This is the first document.", "This is the second file.", "This is the third text.")
matrix <- create_matrix(texts,ngramLength=3)
这将返回一个 DocumentTermMatrix 类，用于包 tm。
【讨论】：
我意识到这是一个相当陈旧的线程，但是最近有人尝试过吗？在我的手中，第一种方法给出了以下错误：> matrix <- DocumentTermMatrix(corpus,control=list(tokenize=tokenize_ngrams)) Error in simple_triplet_matrix(i = i, j = j, v = as.numeric(v), nrow = length(allTerms), : 'i, j, v' different lengths In addition: Warning messages: 1: In mclapply(unname(content(x)), termFreq, control) : all scheduled cores encountered errors in user code 2: In simple_triplet_matrix(i = i, j = j, v = as.numeric(v), nrow = length(allTerms), : NAs introduced by coercion.
我在尝试library(RTextTools) 示例时遇到了同样的错误，@MAndrecPhD。
我也有同样的问题。我看到有人建议 SnowballC 包可以解决它，但它不适合我。有什么建议吗？
如果我添加以下 simple_triplet_matrix 错误不再出现 options(mc.cores=1) 但是我得到以下错误，而不是 Error in FUN(X[[i]], ...) ：非字符参数以上是关于使用 R TM 包查找 2 和 3 词短语的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章