R tm 包在“utf8towcs”中输入无效答案

【问题标题】：R tm package invalid input in 'utf8towcs'R tm 包在“utf8towcs”中输入无效
【发布时间】：2012-03-27 02:15:26
【问题描述】：

我正在尝试使用 R 中的 tm 包来执行一些文本分析。我绑定了以下内容：

require(tm)
dataSet <- Corpus(DirSource('tmp/'))
dataSet <- tm_map(dataSet, tolower)
Error in FUN(X[[6L]], ...) : invalid input 'RT @noXforU Erneut riesiger (Alt-)�lteppich im Golf von Mexiko (#pics vom Freitag) http://bit.ly/bw1hvU http://bit.ly/9R7JCf #oilspill #bp' in 'utf8towcs'

问题是某些字符无效。我想在 R 中或在导入文件进行处理之前从分析中排除无效字符。

我尝试使用 iconv 将所有文件转换为 utf-8 并排除任何无法转换为的文件，如下所示：

find . -type f -exec iconv -t utf-8 "{}" -c -o tmpConverted/"{}" \;

正如这里指出的Batch convert latin-1 files to utf-8 using iconv

但我仍然遇到同样的错误。

我将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r utf-8 iconv text-mining

【解决方案1】：

我的 mac 也遇到了同样的问题，通过下面的解决方案解决了。

raw_data <- read.csv(file.choose(), stringsAsFactors = F,  encoding="UTF-8")

raw_data$textCol<- iconv(raw_data$textCol, "ASCII", "UTF-8", sub="byte")

data_corpus <- VCorpus(VectorSource(raw_data$textCol))

corpus_clean = tm_map(data_corpus, function(x) iconv(x, to='UTF-8-MAC', sub='byte'))

corpus_clean <- tm_map(data_corpus, content_transformer(tolower))

【讨论】：

【解决方案2】：

我经常遇到这个问题，而这篇 Stack Overflow 帖子总是首先出现。我之前用过顶级解决方案，但是它可以去掉字符并用垃圾替换它们（比如将it’s转换为itâ€™s）。

我发现实际上有一个更好的解决方案！如果您安装了stringi 软件包，您可以将tolower() 替换为stri_trans_tolower()，然后一切正常。

【讨论】：

【解决方案3】：

我可以通过使用这行代码将数据转换回纯文本格式来修复它

corpus <- tm_map(corpus, PlainTextDocument)

感谢用户https://stackoverflow.com/users/4386239/paul-gowder

在这里回复他

https://stackoverflow.com/a/29529990/815677

【讨论】：

【解决方案4】：

以前的建议对我不起作用。我调查了更多，发现在以下https://eight2late.wordpress.com/2015/05/27/a-gentle-introduction-to-text-mining-using-r/

#Create the toSpace content transformer
toSpace <- content_transformer(function(x, pattern) {return (gsub(pattern," ",
x))})
# Apply it for substituting the regular expression given in one of the former answers by " "
your_corpus<- tm_map(your_corpus,toSpace,"[^[:graph:]]")

# the tolower transformation worked!
your_corpus <- tm_map(your_corpus, content_transformer(tolower))

【讨论】：

【解决方案5】：

我认为现在很清楚问题是因为tolower无法理解的表情符号

#to remove emojis
dataSet <- iconv(dataSet, 'UTF-8', 'ASCII')

【讨论】：

【解决方案6】：

Chad 的解决方案对我不起作用。我将它嵌入到一个函数中，它给出了一个关于 iconv 需要一个向量作为输入的错误。所以，我决定在创建语料库之前进行转换。

myCleanedText <- sapply(myText, function(x) iconv(enc2utf8(x), sub = "byte"))

【讨论】：

【解决方案7】：

以上答案都不适合我。解决此问题的唯一方法是删除所有非图形字符 (http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/base/html/regex.html)。

代码就是这么简单

usableText=str_replace_all(tweets$text,"[^[:graph:]]", " ")

【讨论】：

这应该被标记为解决方案。它有效，并且多年来一直很受欢迎，但 OP 并没有坚持将其标记为正确。
作为base r的替代方案，你可以试试：usableText <- iconv(tweets$text, "ASCII", "UTF-8", sub="")

【解决方案8】：

我一直在 Mac 上运行此程序，令我沮丧的是，我必须找出犯规记录（因为这些是推文）才能解决。由于下次不保证记录相同，所以我使用了以下函数

tm_map(yourCorpus, function(x) iconv(x, to='UTF-8-MAC', sub='byte'))

如上所述。

效果很好

【讨论】：

【解决方案9】：

官方常见问题解答似乎不适用于我的情况：

tm_map(yourCorpus, function(x) iconv(x, to='UTF-8-MAC', sub='byte'))

最后我使用了 for & Encoding 函数：

for (i in 1:length(dataSet))
{
  Encoding(corpus[[i]])="UTF-8"
}
corpus <- tm_map(dataSet, tolower)

【讨论】：

【解决方案10】：

我刚刚遇到了这个问题。碰巧您使用的是运行 OSX 的机器吗？我现在并且似乎已经将问题追溯到在此操作系统上编译 R 的字符集的定义（请参阅https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mac/2012-July/009374.html）

我看到的是使用常见问题解答中的解决方案

tm_map(yourCorpus, function(x) iconv(enc2utf8(x), sub = "byte"))

给了我这个警告：

Warning message:
it is not known that wchar_t is Unicode on this platform

我追踪到了enc2utf8 函数。坏消息是，这是我的底层操作系统而不是 R 的问题。

这就是我所做的解决方法：

tm_map(yourCorpus, function(x) iconv(x, to='UTF-8-MAC', sub='byte'))

这会强制 iconv 在 macintosh 上使用 utf8 编码，并且无需重新编译即可正常工作。

【讨论】：

【解决方案11】：

如果可以忽略无效输入，您可以使用 R 的错误处理。例如：

  dataSet <- Corpus(DirSource('tmp/'))
  dataSet <- tm_map(dataSet, function(data) {
     #ERROR HANDLING
     possibleError <- tryCatch(
         tolower(data),
         error=function(e) e
     )

     # if(!inherits(possibleError, "error")){
     #   REAL WORK. Could do more work on your data here,
     #   because you know the input is valid.
     #   useful(data); fun(data); good(data);
     # }
  })

这里还有一个例子：http://gastonsanchez.wordpress.com/2012/05/29/catching-errors-when-using-tolower/

【讨论】：

【解决方案12】：

使用以下步骤：

# First you change your document in .txt format with encoding UFT-8
library(tm)
# Set Your directoryExample ("F:/tmp").
dataSet <- Corpus(DirSource ("/tmp"), readerControl=list(language="english)) # "/tmp" is your directory. You can use any language in place of English whichever allowed by R.
dataSet <- tm_map(dataSet, tolower)

Inspect(dataSet)

【讨论】：

【解决方案13】：

这是来自 tm 常见问题：

它将用字符串替换 yourCorpus 中不可转换的字节显示他们的十六进制代码。

我希望这对我有帮助。

tm_map(yourCorpus, function(x) iconv(enc2utf8(x), sub = "byte"))

http://tm.r-forge.r-project.org/faq.html

【讨论】：

【解决方案14】：

这是tm 包（1、2、3）的常见问题。

一种非R 的修复方法是在将文本加载到R（或使用gsub）之前，使用文本编辑器查找并替换文本中的所有花哨字符（即带有变音符号的字符）在R)。例如，您将搜索并替换 Öl-Teppich 中 O-umlaut 的所有实例。 Others 已经成功了（我也成功了），但是如果你有数千个单独的文本文件，这显然是不好的。

对于R的解决方案，我发现使用VectorSource而不是DirSource似乎可以解决问题：

# I put your example text in a file and tested it with both ANSI and 
# UTF-8 encodings, both enabled me to reproduce your problem
#
tmp <- Corpus(DirSource('C:\\...\\tmp/'))
tmp <- tm_map(dataSet, tolower)
Error in FUN(X[[1L]], ...) : 
  invalid input 'RT @noXforU Erneut riesiger (Alt-)Öl–teppich im Golf von Mexiko (#pics vom Freitag) http://bit.ly/bw1hvU http://bit.ly/9R7JCf #oilspill #bp' in 'utf8towcs'
# quite similar error to what you got, both from ANSI and UTF-8 encodings
#
# Now try VectorSource instead of DirSource
tmp <- readLines('C:\\...\\tmp.txt') 
tmp
[1] "RT @noXforU Erneut riesiger (Alt-)Öl–teppich im Golf von Mexiko (#pics vom Freitag) http://bit.ly/bw1hvU http://bit.ly/9R7JCf #oilspill #bp"
# looks ok so far
tmp <- Corpus(VectorSource(tmp))
tmp <- tm_map(tmp, tolower)
tmp[[1]]
rt @noxforu erneut riesiger (alt-)öl–teppich im golf von mexiko (#pics vom freitag) http://bit.ly/bw1hvu http://bit.ly/9r7jcf #oilspill #bp
# seems like it's worked just fine. It worked for best for ANSI encoding. 
# There was no error with UTF-8 encoding, but the Ö was returned 
# as ã– which is not good

但这似乎有点幸运的巧合。必须有更直接的方法。请让我们知道什么对您有用！

【讨论】：

感谢您的回复本！出于某种原因，对我来说失败的同一行代码现在可以工作了。我不知道这是否是另一个幸运的巧合 :) 我没有更改任何内容，只是重新运行它，这次它可以正常工作。