Отфильтруйте верхние 20% dtm if_tdf по группе - PullRequest
Новая
       79

Отфильтруйте верхние 20% dtm if_tdf по группе

1 голос
/ 18 июня 2019

У меня есть текст с разными классами. Моя цель - определить и сохранить только те функции, которые имеют самое высокое значение tf_idf (верхние 20%) каждого класса.

В качестве примера я использую набор данных book_of_mormon. text - это текст, а book_title - это класс.

Идея состоит в том, чтобы использовать пакет tidy_text и отфильтровать 20% лучших по каждому классу. 

library(scriptuRs)
library(tidytext)
library(tidyverse)

Сначала я создаю значения tf_idf: 

d = book_of_mormon %>%
  select(book_title, text) %>%
  unnest_tokens(word, text) %>%
  group_by(book_title) %>%
  count(word) %>%
  bind_tf_idf(word, book_title, n) 

head(d, 3)

# A tibble: 3 x 6
# Groups:   book_title [1]
  book_title word          n        tf   idf    tf_idf
  <chr>      <chr>     <int>     <dbl> <dbl>     <dbl>
1 1 Nephi    a           200 0.00795   0     0        
2 1 Nephi    abhorreth     1 0.0000398 2.01  0.0000801
3 1 Nephi    abide         1 0.0000398 0.916 0.0000364

Затем отфильтруйте 20% верхних значений tf_idf для каждого класса. 

d = d %>%
  group_by(book_title) %>% 
  arrange(book_title, -tf_idf) %>%
  filter(tf_idf > quantile(tf_idf, .8))

Наконец, я преобразовал фрейм данных в матрицу (dtm). Так что у меня есть книги в виде наблюдений и особенности в виде столбцов. 

d = d %>%
  cast_dtm(word, book_title, tf_idf) 

d = as.data.frame(as.matrix(d))

Однако, если я приведу фрейм данных обратно к матрице, что необходимо для моей задачи, число строк уменьшится (т.е. некоторые документы / наблюдения будут удалены). 

dim(d)
[1] 19099     6


dim(book_of_mormon)
[1] 6604   19

Другая идея заключается в использовании пакета tm. Тем не менее, при использовании больших наборов данных (например, моего исходного) R не хватит памяти.

Сначала я создаю DTM и фрейм данных. 

library(tm)

corpus = Corpus(VectorSource(book_of_mormon$text))

corpus = corpus %>%
  tm_map(removeWords, stopwords("en")) %>%
  tm_map(removeNumbers) %>%
  tm_map(removePunctuation) %>%
  tm_map(tolower)

dtm = DocumentTermMatrix(corpus)

dtm = weightTfIdf(dtm, normalize = TRUE)

dtm =  as.data.frame(as.matrix(dtm))

dtm$book_title = book_of_mormon$book_title

Затем я фильтрую объекты с самыми высокими значениями для класса. 

dict = dtm %>%
  gather(Variable, Value, -book_title) %>%
      group_by(book_title) %>% 
      arrange(book_title, -Value) %>%
      top_n(5, Value) # I use top_n to keep the data small (i.e it´s 
                      # computational expensive to filter out the top 
                      # 20% which would lead to a long runtime in R in this 
                      # example)

Наконец, я создаю отфильтрованный DTM с топ-20% (топ-5) объектов на класс. 

dtm2 = DocumentTermMatrix(corpus, control=list(dictionary = paste(dict$Variable)))

dtm2 = weightTfIdf(dtm2, normalize = TRUE)

dtm2 =  as.data.frame(as.matrix(dtm2))
...