我有一个类似下面的矢量,并希望确定列表中的哪些元素是人名,哪些不是。我找到了humaniformat软件包,它可以格式化名称,但遗憾的是并不确定字符串是否实际上是一个名称。我还发现了一些用于实体提取的包,但它们似乎需要实际的文本来进行词性标注,而不是单个名称。
示例
pkd.names.quotes <- c("Mr. Rick Deckard", # Name
"Do Androids Dream of Electric Sheep", # Not a name
"Roy Batty", # Name
"How much is an electric ostrich?", # Not a name
"My schedule for today lists a six-hour self-accusatory depression.", # Not a name
"Upon him the contempt of three planets descended.", # Not a name
"J.F. Sebastian", # Name
"Harry Bryant", # Name
"goat class", # Not a name
"Holden, Dave", # Name
"Leon Kowalski", # Name
"Dr. Eldon Tyrell") # Name
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这是一种方法。美国人口普查局列出了一个姓氏发生的名单&gt;在其数据库中100次(有频率):全部152,000。如果使用完整列表,则所有字符串都有一个名称。例如,“class”,“him”和“the”是某些语言的名称(不知道哪种语言)。同样,有许多名字列表(见this post)。
下面的代码抓住了2000年人口普查中的所有姓氏,并列出了所引用帖子中的名字,然后是每个列表中最常见的10,000个子集,组合并清理列表,并将其用作字典tm
包以标识哪些字符串包含名称。您可以通过更改freq
变量来控制“灵敏度”(freq = 10,000似乎可以生成您想要的结果)。
url <- "http://www2.census.gov/topics/genealogy/2000surnames/names.zip"
tf <- tempfile()
download.file(url,tf, mode="wb") # download archive of surname data
files <- unzip(tf, exdir=tempdir()) # unzips and returns a vector of file names
surnames <- read.csv(files[grepl("\\.csv$",files)]) # 152,000 surnames occurring >100 times
url <- "http://deron.meranda.us/data/census-derived-all-first.txt"
firstnames <- read.table(url(url), header=FALSE)
freq <- 10000
dict <- unique(c(tolower(surnames$name[1:freq]), tolower(firstnames$V1[1:freq])))
library(tm)
corp <- Corpus(VectorSource(pkd.names.quotes))
tdm <- TermDocumentMatrix(corp, control=list(tolower=TRUE, dictionary=dict))
m <- as.matrix(tdm)
m <- m[rowSums(m)>0,]
m
# Docs
# Terms 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
# bryant 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
# dave 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
# deckard 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
# eldon 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
# harry 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
# kowalski 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
# leon 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
# rick 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
# roy 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
# sebastian 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
# tyrell 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
which(colSums(m)>0)
# 1 3 7 8 10 11 12