使用 tm() 挖掘 PDF 中的两个和三个单词短语

Question

我正在尝试为特定两个和三个单词短语挖掘一组 PDF。我知道这个问题在各种情况下都被问过

这个部分有效。但是，该列表不包含 return 个包含多个单词的字符串。

例如，我尝试了这些线程 , here 中提供的解决方案（以及许多其他线程）。不幸的是没有任何效果。

此外，qdap 库不会加载，我浪费了一个小时试图解决该问题，所以也不会工作，尽管它看起来相当容易。

library(tm)

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

my_words <- c("contract", "prices", "contract prices", "diamond", "shamrock", "diamond shamrock")

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

# create data.frame from documenttermmatrix
df1 <- data.frame(docs = dtm$dimnames$Docs, as.matrix(dtm), row.names = NULL)
head(df1)

如您所见，输出 returns "contract.prices" 而不是 "contract prices" 所以我正在寻找一个简单的解决方案。文件 127 包含短语 'contract prices'，因此 table 应该至少记录一个这样的实例。

我也很乐意分享我的实际数据，但我不确定如何保存其中的一小部分（它是巨大的）。所以现在我正在使用 'crude' 数据的替代品。

Answer 1

这是一种将 tm 包与 RWeka 结合使用来获得所需内容的方法。您需要创建一个单独的分词器函数，并将其插入到 DocumentTermMatrix 函数中。为此，RWeka 与 tm 配合得很好。

如果您由于 java 依赖关系不想安装 RWeka，您可以使用任何其他软件包，如 tidytext 或 quanteda。如果由于数据大小而需要速度，我建议使用 quanteda 包（tm 代码下方的示例）。 Quanteda 并行运行，您可以使用 quanteda_options 指定要使用的内核数（默认为 2 个内核）。

注：

请注意，您字典中的一元字母和二元字母重叠。在使用的示例中，您将看到文本 127 中的“价格”(3) 和“合同价格”(1) 将重复计算价格。

library(tm)
library(RWeka)

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

my_words <- c("contract", "prices", "contract prices", "diamond", "shamrock", "diamond shamrock")


# adjust to min = 2 and max = 3 for 2 and 3 word ngrams
RWeka_tokenizer <- function(x) {
  NGramTokenizer(x, Weka_control(min = 1, max = 2)) 
}

dtm <- DocumentTermMatrix(crude, control=list(tokenize = RWeka_tokenizer,
                                              dictionary = my_words))

# create data.frame from documenttermmatrix
df1 <- data.frame(docs = dtm$dimnames$Docs, as.matrix(dtm), row.names = NULL, check.names = FALSE)

对于速度，如果你有一个大语料库 quanteda 可能会更好：

library(quanteda)

corp_crude <- corpus(crude)
# adjust ngrams to 2:3 for 2 and 3 word ngrams
toks_crude <- tokens(corp_crude, ngrams = 1:2, concatenator = " ")
toks_crude <- tokens_keep(toks_crude, pattern = dictionary(list(words = my_words)), valuetype = "fixed")
dfm_crude <- dfm(toks_crude)
df1 <- convert(dfm_crude, to = "data.frame")

Answer 2

如果您首先将多词模式包装在 phrase() 函数中，则可以在 quanteda 中使用一系列标记。

library("quanteda")
#> Package version: 1.5.1

data("crude", package = "tm")
data_corpus_crude <- corpus(crude)

my_words <- c("diamond", "contract prices", "diamond shamrock")

例如，您可以使用 kwic() 提取这些内容。

kwic(data_corpus_crude, pattern = phrase(my_words))
#>                                                               
#>    [127, 1:1]                             |     Diamond      |
#>    [127, 1:2]                             | Diamond Shamrock |
#>  [127, 12:13]        today it had cut its | contract prices  |
#>  [127, 71:71] a company spokeswoman said. |     Diamond      |
#>                                   
#>  Shamrock Corp said that effective
#>  Corp said that effective today   
#>  for crude oil by 1.50            
#>  is the latest in a

或者，要使它们永久成为 "compounded" 代币，请使用 tokens_compound()（此处以简单示例显示）。

tokens("The diamond mining company is called Diamond Shamrock.") %>%
    tokens_compound(pattern = phrase(my_words))
#> tokens from 1 document.
#> text1 :
#> [1] "The"              "diamond"          "mining"          
#> [4] "company"          "is"               "called"          
#> [7] "Diamond_Shamrock" "."

使用 tm() 挖掘 PDF 中的两个和三个单词短语

Using tm() to mine PDFs for two and three word phrases

pdf

text

r

text-mining

tm

注：