稀疏度为 0% 的 DocumentTermMatrix答案

【问题标题】：DocumentTermMatrix with Sparsity 0%稀疏度为 0% 的 DocumentTermMatrix
【发布时间】：2021-02-18 00:00:24
【问题描述】：

我正在尝试从意大利语书中获取文档术语矩阵。我有这本书的pdf文件，我写了几行代码：

#install.packages("pdftools")
library(pdftools)
library(tm)
text <- pdf_text("IoRobot.pdf")
# collapse pdf pages into 1
text <- paste(unlist(text), collapse ="")
myCorpus <- VCorpus(VectorSource(text))
mydtm <-DocumentTermMatrix(myCorpus,control = list(removeNumbers = TRUE, removePunctuation = TRUE,
                                 stopwords=stopwords("it"), stemming=TRUE))
inspect(mydtm)

我在最后一行之后得到的结果是：

<<DocumentTermMatrix (documents: 1, terms: 10197)>>
Non-/sparse entries: 10197/0
Sparsity           : 0%
Maximal term length: 39
Weighting          : term frequency (tf)
Sample             :
    Terms
Docs calvin cosa donovan esser piú poi powel prima quando robot
   1    201  191     254   193 288 211   287   166    184   62

我注意到稀疏度为 0%。这正常吗？

【问题讨论】：

标签： r pdf tm

【解决方案1】：

是的，这似乎是正确的。
document term matrix 是一个矩阵，它以行为文档，以列为术语，如果术语在文档中的行 (1) 或不在 (0) 中，则为 0 或 1。
稀疏性是指出文档术语矩阵中“0 的数量”的指标。
您可以定义一个稀疏术语，当它不在文档中时，从here 查找。

为了理解这些要点，让我们看一个可重现的示例，该示例会创建类似于您的情况：

library(tm)
text <- c("here some text")
corpus <- VCorpus(VectorSource(text))
DTM <- DocumentTermMatrix(corpus)
DTM

<<DocumentTermMatrix (documents: 1, terms: 3)>>
Non-/sparse entries: 3/0
Sparsity           : 0%
Maximal term length: 4
Weighting          : term frequency (tf)

查看输出，我们可以看到您有一个文档（因此具有该语料库的 DTM 由一行组成）。
看看它：

as.matrix(DTM)
    Terms
Docs here some text
   1    1    1    1

现在可以更容易理解输出了：

您有一个包含三个术语的文档：

>
你的非稀疏（即!= 0 in DTM）是3，而sparse == 0：

非/稀疏条目：3/0

所以你的稀疏度是== 0%，因为你不能在一个文档语料库中有一些0；每个术语都属于唯一的文档，因此您将拥有所有术语：

  Sparsity           : 0%

看一个不同的例子，它有稀疏的术语：

text <- c("here some text", "other text")

corpus <- VCorpus(VectorSource(text))
DTM <- DocumentTermMatrix(corpus)

DTM
<<DocumentTermMatrix (documents: 2, terms: 4)>>
Non-/sparse entries: 5/3
Sparsity           : 38%
Maximal term length: 5
Weighting          : term frequency (tf)

as.matrix(DTM)
    Terms
Docs here other some text
   1    1     0    1    1
   2    0     1    0    1

现在您有 3 个稀疏项 (3/5)，如果您使用 3/8 = 0.375，即 38% 的稀疏度。

【讨论】：