Соответствующие файлы:
Biggie
положительный
Я работаю над обработкой естественного языка и пытаюсь проверить, находится ли слово в одном списке в другом, используя проверку% in%. Проблема в том, что он возвращает все как ЛОЖЬ, когда я знаю, что должно быть хотя бы несколько ИСТИННЫХ возвратов. Мне интересно, проблема в типе объектов, с которыми я работаю? Хотя, когда я запускаю тесты, все является символьным объектом, поэтому я подумал, что это не должно быть проблемой. Вот мой код:
library(dplyr)
library(tokenizers)
library(tidytext)
biggie <- read.csv("C:/Users/My.Name/Desktop/biggie.csv", stringsAsFactors=FALSE)
colnames(biggie)[1] <- 'biggie'
bigsplit <- biggie %>%
unnest_tokens(word, biggie)
pos <- read.csv("C:/Users/My.Name/Desktop/positive.csv", stringsAsFactors = FALSE)
positive <- function(data){
pos_count <- 0
for(i in 1:nrow(data)){
if (data[i,1] %in% pos){
pos_count = pos_count + 1
}
}
return(pos_count/nrow(data)
}
Здесь я нашел обходной путь, но я чувствую, что он добавляет ненужные циклы / шаги в функцию и отнимает гораздо больше вычислительной мощности, чем хотелось бы:
#Tests
bigsplit[1,1] = "abound"
bigsplit[1,1] %in% pos #Returns FALSE, but I would expect TRUE
bigsplit[1,1] %in% pos[1,1] #Returns TRUE
#NEW FUNCTION
positive <- function(data){
pos_count = 0
for(i in 1:nrow(data)){
match_this <- data[i,1]
for(i in 1:nrow(pos)){
if(match_this %in% pos[i,1]){
pos_count <- pos_count + 1
}
}
}
return(pos_count/nrow(data))
}
Если у кого-нибудь есть какие-либо советы по этим вопросам, я был бы очень рад их услышать. Спасибо!