text-analysis

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저는 말렛 주제 모델링 샘플 코드를 사용하고 있으며 잘 실행되지만이 문장의 매개 변수가 실제로 무엇을 의미하는지 알고 싶습니다. documentation에서 instances.addThruPipe(new CsvIterator(new FileReader(dataFile), "(\\w+)\\s+(\\w+)\\s+(.*)",

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Tf-Idf 벡터 라이저는 단어 대신에 라인의 벡터를 분석합니다.

저는 선으로 주어진 텍스트를 분석하려고합니다. 파이썬에서 sckit-learn 패키지의 TF-IDF- 벡터화를 사용하여 라인을 벡터화하고 싶습니다. 문제는 벡터화가 단어 또는 n-gram으로 수행 될 수 있지만 라인에 대해 수행되기를 바랄 뿐이며, 각 라인을 단일 단어로 벡터화하는 작업을 이미 배제했기 때문입니다. 단어와 그 의미는 고려되지 않을 것이다).

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파이썬 정규식 : 마침표와 마침표로 특정 단어가 포함 된 전체 문장을 반환하십시오.

아래 문장은 처리하고자하는 문장입니다. 앞면에 두 개의 해시 (##2312435)와 나머지 텍스트로 시작하는 ID로 구성됩니다. 나는 단어가 likely 인 문장을 찾을 수있는 정규 표현식이 필요하며 전체 문장과 ID를 검색합니다. 문장 : ## 2312435 존이 집에 없습니다. 존은 자정 이후 집에 올 가능성이 있습니다. 또 다른 관련 문장이 아닙니다.

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R의 특정 문장 만 어떻게 분석 할 수 있습니까?

R 패키지를 사용하여 분석 한 4,500 개의 긴 텍스트 데이터 세트가 있습니다. 특정 단어가 포함 된 문장 만 분석하고 싶습니다. 어떻게해야합니까? 나는 모든 문장의 두 번째 세트를 생성하는 R을 사용할 수 있습니다 감사을

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스탠포드 파서의 문장을 잘라내어 시간을 분석합니다.

문장의 길이가 길어질수록 Stanford Parser의 구문 분석 시간이 늘어난다는 것을 이미 알고 있습니다. 나는 정확성에 타협하지 않고 구문 분석 시간이 줄어들도록 문장을 잘라내는 창조적 인 방법을 찾는데 관심이 있습니다. 예 : 우리는 알려진 명사구를 한 단어 명사로 대체 할 수 있습니다. 마찬가지로, POS 태그 정보를 사용하여 손에 잡히기 전에 하

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약식 단어를 원래 단어로 추출하는 알고리즘

일부 텍스트 분석을 수행하는 프로그램을 작성 중입니다. 약식 단어를 원래 단어로 푸는 것이 분석의 정확성을 향상시킬 것이라고 생각합니다. 그러나 구현할 생각은 없습니다. 나는 조금씩 검색했지만 어떤 기사 나 논문을 찾을 수 없다. (또는 어쩌면 나는 다만 적당한 키워드를 찾아 낼지도 모른다) 기본적으로 내가 필요로하는 것은 다음과 같다 : 단어 W가 주어진

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tm에서 content_transformer를 찾을 수 없습니다

content_transformer 함수가 tm 패키지에서 제거되었습니다 0.6-2 ?? library(tm) docs<-Corpus(DirSource("Dname")) docs<-tm_map(docs,content_transformer(gsub), pattern="using",replacement="use") Error: could not find

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Python/R에서 LDA 이후 고유 주제 수 찾기

필자가 아는 한, LDA 모델링을위한 주제는 Python/R에서 수정해야합니다. 그러나 결과는 다음과 같이 나타납니다. topic=10 문서, 9 개의 주제는 모두 '건강'에 관한 것이고이 문서에 대한 주제의 수는 실제로 2입니다. 어떻게하면 각 주제의 키워드를 검토하지 않고도 실제로 구별되는 실제 주제를 직접 계산할 수 있습니까? P. 나는 인터넷 검색을

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sepcific word 주위에 X 단어의 segmentx를 자르는 방법 - 텍스트에서 text

나는 R에 업로드 한 연설을 분석 중입니다. 내 데이터 프레임에는 메타 데이터가있는 각 연설과 연설의 전체 텍스트가 포함되어 있습니다. 하지만 음성을 전체적으로 분석하는 것이 아니라 특정 단어 주변의 텍스트 청크를 분석하는 방법을 찾는 것입니다. 예를 들어 "RED"에 대한 참조 전후 50 단어 ... 새 데이터 프레임을 만들 수 있습니까? 각 행이 세그먼

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r에있는 데이터 프레임 내의 텍스트 분석