Question

我正在使用Ken Benoit和Paul Nulty的quanteda软件包来处理文本数据。

我的语料库包含带有完整德语句子的文本，我只想使用每个文本的名词。德语中的一个技巧是仅使用大写单词，但这会在句子开头失败。

Text1 <- c("Halle an der Saale ist die grünste Stadt Deutschlands")
Text2 <- c("In Hamburg regnet es immer, das ist also so wie in London.")
Text3 <- c("James Bond trinkt am liebsten Martini")

myCorpus <- corpus(c(Text1, Text2, Text3))
metadoc(myCorpus, "language") <- "german"
summary(myCorpus, showmeta = T)

myDfm <- dfm(myCorpus,  tolower = F, remove_numbers = T, 
                remove = stopwords("german"), remove_punct = TRUE, 
                    remove_separators = T)

topfeatures(myDfm, 20)

从这个最小的例子中，我想检索： “Halle”，“Saale”，“Stadt”，“Deutschland”，“Hamburg”，“London”，“Martini”，“James”，“Bond”。

我假设我需要一个字典，它定义了动词/名词/等。和正确的名字（詹姆斯邦德，汉堡等），还是有功能/字典的构建？

奖金问题：该解决方案是否也适用于英文文本？

Answer 1

您需要一些词性标注器的帮助。幸运的是，有一个很棒的版本，有一个德语模型，形式为spaCy，还有一个我们用它作为包装的包， spacyr 。安装说明位于spacyr page。

此代码将执行您想要的操作：

txt <- c("Halle an der Saale ist die grünste Stadt Deutschlands",
         "In Hamburg regnet es immer, das ist also so wie in London.",
         "James Bond trinkt am liebsten Martini")

library("spacyr")
spacy_initialize(model = "de")
txtparsed <- spacy_parse(txt, tag = TRUE, pos = TRUE)

head(txtparsed, 20)
#    doc_id sentence_id token_id        token        lemma   pos   tag entity
# 1   text1           1        1        Halle        halle PROPN    NE  LOC_B
# 2   text1           1        1           an           an   ADP  APPR  LOC_I
# 3   text1           1        1          der          der   DET   ART  LOC_I
# 4   text1           1        1        Saale        saale PROPN    NE  LOC_I
# 5   text1           1        1          ist          ist   AUX VAFIN       
# 6   text1           1        1          die          die   DET   ART       
# 7   text1           1        1      grünste      grünste   ADJ  ADJA       
# 8   text1           1        1        Stadt        stadt  NOUN    NN       
# 9   text1           1        1 Deutschlands deutschlands PROPN    NE  LOC_B
# 10  text2           1        1           In           in   ADP  APPR       
# 11  text2           1        1      Hamburg      hamburg PROPN    NE  LOC_B
# 12  text2           1        1       regnet       regnet  VERB VVFIN       
# 13  text2           1        1           es           es  PRON  PPER       
# 14  text2           1        1        immer        immer   ADV   ADV       
# 15  text2           1        1            ,            , PUNCT    $,       
# 16  text2           1        1          das          das  PRON   PDS       
# 17  text2           1        1          ist          ist   AUX VAFIN       
# 18  text2           1        1         also         also   ADV   ADV       
# 19  text2           1        1           so           so   ADV   ADV       
# 20  text2           1        1          wie          wie  CONJ KOKOM    

(nouns <- with(txtparsed, subset(token, pos == "NOUN")))
# [1] "Stadt"
(propernouns <- with(txtparsed, subset(token, pos == "PROPN")))
# [1] "Halle"        "Saale"        "Deutschlands" "Hamburg"      "London"      
# [6] "James"        "Bond"         "Martini"

在这里，您可以看到您想要的名词在较简单的pos字段中标记为“专有名词”。 tag字段是一个更详细的德语标记集，您也可以从中选择。

然后可以在 quanteda 中使用所选名词列表：

library("quanteda")
myDfm <- dfm(txt,  tolower = FALSE, remove_numbers = TRUE, 
             remove = stopwords("german"), remove_punct = TRUE)

head(myDfm)
# Document-feature matrix of: 3 documents, 14 features (66.7% sparse).
# (showing first 3 documents and first 6 features)
#        features
# docs    Halle Saale grünste Stadt Deutschlands Hamburg
#   text1     1     1       1     1            1       0
#   text2     0     0       0     0            0       1
#   text3     0     0       0     0            0       0

head(dfm_select(myDfm, pattern = propernouns))
# Document-feature matrix of: 3 documents, 8 features (66.7% sparse).
# (showing first 3 documents and first 6 features)
#        features
# docs    Halle Saale Deutschlands Hamburg London James
#   text1     1     1            1       0      0     0
#   text2     0     0            0       1      1     0
#   text3     0     0            0       0      0     1

使用Quanteda Corpuses识别名词

1 个答案: