根据字典中单词的值检索句子分数

Question

已编辑 df 和 dict

我有一个包含句子的数据框：

df <- data_frame(text = c("I love pandas", "I hate monkeys", "pandas pandas pandas", "monkeys monkeys"))

以及包含单词及其相应分数的字典：

dict <- data_frame(word = c("love", "hate", "pandas", "monkeys"),
                   score = c(1,-1,1,-1))

我想在 df 后添加一列 "score"，用于对每个句子的分数求和：

预期结果

                  text score
1        I love pandas     2
2       I hate monkeys    -2
3 pandas pandas pandas     3
4      monkeys monkeys    -2

更新

目前的结果如下：

阿克伦的方法

建议 1

df %>% mutate(score = sapply(strsplit(text, ' '), function(x) with(dict, sum(score[word %in% x]))))

请注意，为了使此方法起作用，我必须使用 data_frame() 来创建 df 和 dict 而不是 data.frame() 否则我会得到：Error in strsplit(text, " ") : non-character argument

Source: local data frame [4 x 2]

                  text score
1        I love pandas     2
2       I hate monkeys    -2
3 pandas pandas pandas     1
4      monkeys monkeys    -1

这不考虑单个字符串中的多个匹配项。接近预期结果，但还差得远。

建议2

我在评论中对 akrun 的建议进行了一些微调，以将其应用于编辑后的 post

cbind(df, unnest(stri_split_fixed(df$text, ' '), group) %>% 
        group_by(group) %>% 
        summarise(score = sum(dict$score[dict$word %in% x])) %>% 
        ungroup() %>% select(-group) %>% data.frame())

这不考虑字符串中的多个匹配项：

                  text score
1        I love pandas     2
2       I hate monkeys    -2
3 pandas pandas pandas     1
4      monkeys monkeys    -1

Richard Scriven 的方法

建议 1

group_by(df, text) %>%
mutate(score = sum(dict$score[stri_detect_fixed(text, dict$word)]))

更新所有包后，这现在可以工作了（尽管它不考虑多个匹配项）

Source: local data frame [4 x 2]
Groups: text

                  text score
1        I love pandas     2
2       I hate monkeys    -2
3 pandas pandas pandas     1
4      monkeys monkeys    -1

建议2

total <- with(dict, {
  vapply(df$text, function(X) {
    sum(score[vapply(word, grepl, logical(1L), x = X, fixed = TRUE)])
  }, 1)
})

cbind(df, total)

这给出了相同的结果：

                  text total
1        I love pandas     2
2       I hate monkeys    -2
3 pandas pandas pandas     1
4      monkeys monkeys    -1

建议3

s <- strsplit(df$text, " ")
total <- vapply(s, function(x) sum(with(dict, score[match(x, word, 0L)])), 1)
cbind(df, total)

这确实有效：

                  text total
1        I love pandas     2
2       I hate monkeys    -2
3 pandas pandas pandas     3
4      monkeys monkeys    -2

Thelatemail的方法

res <- sapply(dict$word, function(x) {
  sapply(gregexpr(x,df$text),function(y) length(y[y!=-1]) )
})

cbind(df, score = rowSums(res * dict$score))

请注意，我添加了 cbind() 部分。这实际上符合预期结果。

                  text score
1        I love pandas     2
2       I hate monkeys    -2
3 pandas pandas pandas     3
4      monkeys monkeys    -2

最终答案

受 akrun 的建议启发，以下是我最终写的最 dplyr 风格的解决方案：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringi)

bind_cols(df, unnest(stri_split_fixed(df$text, ' '), group) %>% 
            group_by(x) %>% mutate(score = sum(dict$score[dict$word %in% x])) %>% 
            group_by(group) %>% 
            summarise(score = sum(score)) %>% 
            select(-group))

虽然我会实施 Richard Scriven 的建议 #3，因为它是最有效的。

基准

以下是应用于更大数据集（df 的 93 个句子和 dict 的 14K 单词）的建议，使用 microbenchmark():

mbm = microbenchmark(
  akrun = df %>% mutate(score = sapply(stri_detect_fixed(text, ' '), function(x) with(dict, sum(score[word %in% x])))),
  akrun2 = cbind(df, unnest(stri_split_fixed(df$text, ' '), group) %>% group_by(group) %>% summarise(score = sum(dict$score[dict$word %in% x])) %>% ungroup() %>% select(-group) %>% data.frame()),
  rscriven1 = group_by(df, text) %>% mutate(score = sum(dict$score[stri_detect_fixed(text, dict$word)])),
  rscriven2 = cbind(df, score = with(dict, { vapply(df$text, function(X) { sum(score[vapply(word, grepl, logical(1L), x = X, fixed = TRUE)])}, 1)})),
  rscriven3 = cbind(df, score = vapply(strsplit(df$text, " "), function(x) sum(with(dict, score[match(x, word, 0L)])), 1)),
  thelatemail = cbind(df, score = rowSums(sapply(dict$word, function(x) { sapply(gregexpr(x,df$text),function(y) length(y[y!=-1]) ) }) * dict$score)),
  sbeaupre = bind_cols(df, unnest(stri_split_fixed(df$text, ' '), group) %>% group_by(x) %>% mutate(score = sum(dict$score[dict$word %in% x])) %>% group_by(group) %>% summarise(score = sum(score)) %>% select(-group)),
  times = 10
)

结果：

Answer 1

更新： 这是迄今为止我发现的最简单的 dplyr 方法。我将添加一个 stringi 函数来加快处理速度。如果df$text中没有相同的句子，我们可以按该列分组，然后应用mutate()

注意：软件包版本为 dplyr 0.4.1 和 stringi 0.4.1

library(dplyr)
library(stringi)

group_by(df, text) %>%
    mutate(score = sum(dict$score[stri_detect_fixed(text, dict$word)]))
# Source: local data frame [2 x 2]
# Groups: text
#
#             text score
# 1  I love pandas     2
# 2 I hate monkeys    -2

我删除了昨晚发的do()方法，不过你可以在编辑历史中找到它。对我来说，这似乎是不必要的，因为上述方法同样有效，而且是更 dplyr 的方法。

此外，如果您对非 dplyr 答案持开放态度，这里有两个使用基本函数的答案。

total <- with(dict, {
    vapply(df$text, function(X) {
        sum(score[vapply(word, grepl, logical(1L), x = X, fixed = TRUE)])
    }, 1)
})
cbind(df, total)
#             text total
# 1  I love pandas     2
# 2 I hate monkeys    -2

或者使用 strsplit() 的替代方法产生相同的结果

s <- strsplit(df$text, " ")
total <- vapply(s, function(x) sum(with(dict, score[match(x, word, 0L)])), 1)
cbind(df, total)

Answer 2

通过 sapply 和 gregexpr 的一些双循环：

res <- sapply(dict$word, function(x) {
  sapply(gregexpr(x,df$text),function(y) length(y[y!=-1]) )
})
rowSums(res * dict$score)
#[1]  2 -2

这也说明了在单个字符串中存在多个匹配项的情况：

df <- data.frame(text = c("I love love pandas", "I hate monkeys"))
# run same code as above
#[1]  3 -2

根据字典中单词的值检索句子分数

Retrieving sentence score based on values of words in a dictionary

r

dplyr

lapply

sapply

stringi