如何使用 R 在语料库中搜索特定的 n-gram

Question

我正在语料库中寻找特定的 n-gram。假设我想在文档集合中找到 'asset management' 和 'historical yield'。

这是我加载语料库的方式

my_corpus <- VCorpus(DirSource(directory, pattern = ".pdf"), 
                 readerControl = list(reader = readPDF)

我清理了语料库并使用文档术语矩阵进行了一些基本计算。现在我想寻找特定的表达式并将它们放入数据框中。这是我使用的（感谢 phiver）：

ngrams <- c('asset management', 'historical yield')
dtm_ngrams <- DocumentTermMatrix(my_corpus, control = list(dictionary = ngrams))
df_ngrams <- data.frame(Docs = dtm$dimnames$Docs, as.matrix(dtm_ngrams), row.names = NULL )

此代码运行，但两个 n-gram 的结果均为 0。所以，我猜问题是库没有正确定义，因为 R 没有在单词之间选择 space 。到目前为止，我试图在单词之间放置 '' 或 [:space:] 和其他一些解决方案。

Answer 1

未经任何进一步操作的文档术语矩阵仅包含单个单词（以及 nchar 3 或更多的单词）。如果你想有二元组，你需要创建一个二元组（或单元和二元组）的术语矩阵。

根据您的示例并仅使用 tm 和在您调用 tm 时加载的 NLP，我们可以制作一个双字母词标记生成器。或者 multi-gram，见代码注释。

再次使用内置的原始数据集。

library(tm)

data("crude")
crude <- as.VCorpus(crude)
crude <- tm_map(crude, content_transformer(tolower))

# This tokenizer is built on NLP and creates bigrams. 
# If you want multi-grams specify 1:2 for uni- and bi-gram, 
# 2:3 for bi- and trigram, 1:3 for uni-, bi- and tri-grams.
# etc. etc. ...(ngrams(words(x), 1:3)...

bigram_tokenizer <- function(x) {
  unlist(lapply(ngrams(words(x), 2), paste, collapse = " "), use.names = FALSE)
}

my_words <- c("crude oil", "west texas")

dtm <- DocumentTermMatrix(crude, control=list(tokenizer = bigram_tokenizer, dictionary = my_words))

inspect(dtm)
<<DocumentTermMatrix (documents: 20, terms: 2)>>
Non-/sparse entries: 11/29
Sparsity           : 72%
Maximal term length: 10
Weighting          : term frequency (tf)
Sample             :
     Terms
Docs  crude oil west texas
  127         2          1
  144         0          0
  191         2          0
  194         1          2
  211         0          0
  273         2          0
  349         1          0
  353         1          0
  543         1          1
  708         1          0

在此之后，您可以按照

中所述再次将 dtm 放入 data.frame

如何使用 R 在语料库中搜索特定的 n-gram

How to search for specific n-grams in a corpus using R

nlp

r

tm