corpus

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신참 R/tm 사용자이고 바보이지만 귀찮은 문제가 있습니다. 후이 라인을 통해 TM 패키지의 884킬로바이트 다운로드 [install.packages ("TM")], 내 작업 디렉토리를 설정하고 내 파일을 열고,이 기능을 사용하려 : 코퍼스 < -Corpus을 (VectorSource (mycorpus $ title)) 이에 대한 응답으로 R 소프트웨어는

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Python BNCCorpusReader가 전체 bnc corpus와 작동하지 않습니다.

xml에서 단순히 corpus를 읽고 모두 추가하기 만하면됩니다. 나는 baby-bnc (2553)로 시도해보고 성공적으로 일반 텍스트 파일로 변환했지만 full-bnc (2554) 또는 샘플러 (2551)를 사용하면이 오류가 계속 표시됩니다. ValueError : concat 하나의 물건! import nltk.corpus.reader.bnc as co

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Textacy가 textacy.doc.Doc 클래스에서 코퍼스를 만들 수 없습니다.

저는 작업을 위해 데이터 세트 모듈 외부의 데이터로 텍스트 자습서를 생각했습니다. 데이터 프레임에서 일부 텍스트 데이터를 얻었고이 데이터를 작업을위한 문자열 변수로 저장했습니다. def mergeText(df): content = '' for i in df['textColumn']: content += (i + '. ')

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R - 데이터 프레임에서 단어를 삭제하면 삭제됩니다.

텍스트 분석을 사용하고 있습니다. 나는 문장을 세어야했다. 내 코드 : library(dplyr) library(tidytext) txt <- readLines("consolidado.txt",encoding="UTF-8") txt = iconv(txt, to="ASCII//TRANSLIT") text_df <- data_frame(line = 1:

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던디 코퍼스는 어디에서 다운로드 할 수 있습니까?

던디 코퍼스 (Dundee Corpus) (Kennedy et al., 2003)는 던디 트리 뱅크 (Dundee Treebank)와 유사한 토큰 화 및 측정 기능을 가진 열린 시각 추적 시스템입니다 (Barrett et al., 2015). 이 코퍼스에는 The Independent의 20 개 신문 기사를 읽는 영어를 사용하는 10 명의 원주민에 대한 시

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해시 태그 (텍스트 마이닝)의 코퍼스를 구성하는 방법

모든 해시 태그를 마이닝하여 트위터 데이터를 분석하려고합니다. 모든 해시 태그를 코퍼스에 넣고이 코퍼스를 단어 목록에 매핑하려고합니다. 이 문제를 어떻게 관리 할 수 있는지 알고 있습니까? 여기 여기 내가 사용하는 코드는 내 데이터의 스냅하지만 난 여기 step1 <- strsplit(newFile$Hashtag, "#") step2 <- lapply

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Twitter corpus를 다운로드 중입니다.

데이터 마이닝 시스템을 연구 중이며 요구 사항 중 하나는 API를 사용하지 않고 분석을 수행 할 수 있다는 것입니다. Twitter 데이터베이스 (또는 그 중 큰 부분)를 다운로드하여 로컬로 사용할 수 있습니까?

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브라운 코퍼스에서 원시 문서에 어떻게 액세스합니까?

다른 모든 NLTK 법인의 경우 corpus.raw()을 호출하면 파일에서 원본 텍스트가 생성됩니다. 예를 들어 는 : brown.raw()를 호출 할 때 >>> from nltk.corpus import webtext >>> webtext.raw()[:10] 'Cookie Man' 그러나, 당신은 태그 텍스트를 얻는다. >>> from nltk.c

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R은 : 검사 문서 기간 매트릭스 오류가 발생합니다 현재 허용되지 않습니다 반복 인덱스

나는 다음과 같은 더미 데이터가 : final6 <- data.frame(docname = paste0("doc", 1:6), articles = c("Catalonia independence in matter of days", "Anger over Johnson Libya bodies comment",

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코퍼스 요소에 액세스하고 R로 파일에 쓰려면 어떻게해야합니까?

I는 다음과 같습니다 R의 vcorpus을 취급하고있다 : 나는 내용> 컨텐츠 - 전화 및 각 문서에 대한 다음 내용 -> 메타> ID입니다. 나중에 각 문서의 텍스트 파일을 분리하기 위해 content-> content 및 content-> meta-> id를 쓰려고합니다.