使用 R 的词频列表答案

【问题标题】：list of word frequencies using R使用 R 的词频列表
【发布时间】：2013-08-08 16:35:48
【问题描述】：

我一直在使用 tm 包来运行一些文本分析。我的问题是创建一个包含单词及其频率的列表

library(tm)
library(RWeka)

txt <- read.csv("HW.csv",header=T) 
df <- do.call("rbind", lapply(txt, as.data.frame))
names(df) <- "text"

myCorpus <- Corpus(VectorSource(df$text))
myStopwords <- c(stopwords('english'),"originally", "posted")
myCorpus <- tm_map(myCorpus, removeWords, myStopwords)

#building the TDM

btm <- function(x) NGramTokenizer(x, Weka_control(min = 3, max = 3))
myTdm <- TermDocumentMatrix(myCorpus, control = list(tokenize = btm))

我通常使用以下代码来生成频率范围内的单词列表

frq1 <- findFreqTerms(myTdm, lowfreq=50)

有没有什么办法可以自动完成，这样我们就可以得到一个包含所有单词及其频率的数据框？

我面临的另一个问题是将术语文档矩阵转换为数据框。当我处理大量数据样本时，我遇到了内存错误。有没有简单的解决方案？

【问题讨论】：

标签： r text-mining word-frequency term-document-matrix

【解决方案1】：

试试这个

data("crude")
myTdm <- as.matrix(TermDocumentMatrix(crude))
FreqMat <- data.frame(ST = rownames(myTdm), 
                      Freq = rowSums(myTdm), 
                      row.names = NULL)
head(FreqMat, 10)
#            ST Freq
# 1       "(it)    1
# 2     "demand    1
# 3  "expansion    1
# 4        "for    1
# 5     "growth    1
# 6         "if    1
# 7         "is    2
# 8        "may    1
# 9       "none    2
# 10      "opec    2

【讨论】：

非常感谢您！给初学者的一个注意事项：myTdm
我是这么认为的。刚开始时，R 有时会让人很困惑，所以为 R 新手添加它。
如果你这样做就足够了：FreqMat <- as.data.frame(as.table(myTdm))
当我尝试 inspect() 时，无论 tdm/dtm 的大小如何，我都只会退出 [1:10,1:10]。
@user1603472 如果您选择myTdm <- TermDocumentMatrix(crude)，您将获得完整视图。

【解决方案2】：

我在R中有以下几行可以帮助创建词频并将它们放在一个表格中，它读取.txt格式的文本文件并创建词频，我希望这可以帮助任何有兴趣的人.

avisos<- scan("anuncio.txt", what="character", sep="\n")
avisos1 <- tolower(avisos)
avisos2 <- strsplit(avisos1, "\\W")
avisos3 <- unlist(avisos2)
freq<-table(avisos3)
freq1<-sort(freq, decreasing=TRUE)
temple.sorted.table<-paste(names(freq1), freq1, sep="\\t")
cat("Word\tFREQ", temple.sorted.table, file="anuncio.txt", sep="\n")

【讨论】：

这对我在文本挖掘方面的一个小型宠物项目非常有帮助.. 非常感谢 :))
另外，一个问题..如果我想在文本转储中计算特定短语或句子的频率，有没有办法做到这一点？例如：假设我想在整本书中找到“多么奇怪的事件”这组词的频率。我应该对上面的代码做哪些更改？

【解决方案3】：

查看findFreqTerms 的source，似乎函数slam::row_sums 在术语-文档矩阵上调用时可以解决问题。试一试：

data(crude)
slam::row_sums(TermDocumentMatrix(crude))

【讨论】：

【解决方案4】：

根据您的需要，使用一些tidyverse 函数可能是一个粗略的解决方案，它在处理大小写、标点和停用词方面提供了一些灵活性：

text_string <- 'I have been using the tm package to run some text analysis. My problem is with creating a list with words and their frequencies associated with the same. I typically use the following code for generating list of words in a frequency range. Is there any way to automate this such that we get a dataframe with all words and their frequency?
The other problem that i face is with converting the term document matrix into a data frame. As i am working on large samples of data, I run into memory errors. Is there a simple solution for this?'

stop_words <- c('a', 'and', 'for', 'the') # just a sample list of words I don't care about

library(tidyverse)
data_frame(text = text_string) %>% 
  mutate(text = tolower(text)) %>% 
  mutate(text = str_remove_all(text, '[[:punct:]]')) %>% 
  mutate(tokens = str_split(text, "\\s+")) %>%
  unnest() %>% 
  count(tokens) %>% 
  filter(!tokens %in% stop_words) %>% 
  mutate(freq = n / sum(n)) %>% 
  arrange(desc(n))


# A tibble: 64 x 3
  tokens      n   freq
  <chr>   <int>  <dbl>
1 i           5 0.0581
2 with        5 0.0581
3 is          4 0.0465
4 words       3 0.0349
5 into        2 0.0233
6 list        2 0.0233
7 of          2 0.0233
8 problem     2 0.0233
9 run         2 0.0233
10 that       2 0.0233
# ... with 54 more rows

【讨论】：

【解决方案5】：

a = scan(file='~/Desktop//test.txt',what="list")
a1 = data.frame(lst=a)
count(a1,vars="lst")

似乎可以得到简单的频率。我使用了 scan 因为我有一个 txt 文件，但它也应该与 read.csv 一起使用。

【讨论】：

以上内容并不能帮助我弄清楚 n 克和单词关联。我有兴趣评估已生成的 n 克的频率

【解决方案6】：

apply(myTdm, 1, sum) 或 rowSums(as.matrix(myTdm)) 是否提供您所追求的 ngram 计数？

【讨论】：