我的工作很多我想要推广给更多人群的样本。但是,大多数情况下样本都有偏差,需要使用survey包进行加权。但是,我还没有找到一种方法来对这些权重加权Term Document Matrix。考虑这个例子
library(tm)
library(wordcloud)
set.seed(123)
# Consider this example: I have performed a sample from a population and now have
# 1000 observations of text. In the data I also have information about gender.
# The sample
data <- rbind(data.frame(gender = "M",
words = sample(c("education", "money", "family",
"house", "debts"),
600, replace = TRUE)),
data.frame(gender = "F",
words = sample(c("career", "bank", "friends",
"drinks", "relax"),
400, replace = TRUE)))
# I create a simple wordcloud
text <- paste(data$words, collapse = " ")
matrix <- as.matrix(
TermDocumentMatrix(
VCorpus(
VectorSource(text)
)
)
)
正如你所看到的,男性提到的术语更大,因为它们看起来更频繁。但是,我知道这个人口的真实分布,因此这个词云有偏见。
真正的性别分布
true_gender_dist <- data.frame(gender = c("M", "F"), freq = nrow(data) * c(0.49,0.51))
使用调查包我可以使用rake函数
对数据进行加权library(survey)
rake_data <- rake(design = svydesign(ids = ~1, data = data),
sample.margins = list(~gender),
population.margins = list(true_gender_dist))
为了在分析,可视化等中使用权重(未包含在调查包中),我将权重添加到原始数据中。
data_weighted <- cbind(data, data.frame(weights = weights(rake_data)))
到目前为止一切顺利。但是,我想制作一个考虑到这些重量的wordcloud。
我的第一次尝试是在制作术语文档矩阵时使用权重。
text_corp <- VCorpus(VectorSource(text))
w_tdm <- TermDocumentMatrix(text_corp,
control = list(weighting = weights(rake_data)))
但后来我得到了:
Error in .TermDocumentMatrix(m, weighting) : invalid weighting
这一切都可能吗?
答案 0 :(得分:0)
我还无法发表评论,所以我会用这个答案评论您的问题:
您可能对R package stm(结构化主题模型)感兴趣。它提供了推断有关元变量(连续和/或离散)的潜在主题的可能性。
您可以生成不同类型的图以查看元变量如何影响
a)所选主题依赖,
b)一个主题内的首选词,
c)等等:)
有些链接,如果您有兴趣:
Paper describing the R package
Some more Papers&lt; - 这是一个非常好的收藏品,如果你想再深入探讨这个主题!