如何对文档术语矩阵进行子集训练

时间:2019-03-29 10:19:01

标签: r nlp corpus

我有一个文档术语矩阵,我想分为两个,一组用于训练,另一组用于测试。

我尝试了以下代码:

library(tm)

text.vector <- c("The quick brown dog",
"jumped over",
"the lazy fox",
"How now brown cow",
"The cow jumped over the moon")

text.corpus <- VCorpus(VectorSource(text.vector))
text.dtm <- DocumentTermMatrix(text.corpus)

set.seed(123)
train.vector <- sample(5,2,replace=F)
train.vector

train.boolean <- text.dtm$i %in% train.vector
train.boolean

text_train.dtm <- text.dtm[train.boolean,]
text_test.dtm <- text.dtm[!train.boolean,]

table(text.dtm$i)
table(text_train.dtm$i)
table(text_test.dtm$i)

text.dtm
text_train.dtm
text_test.dtm

实际结果是:

> table(text.dtm$i)

1 2 3 4 5 
4 2 3 4 5 
> table(text_train.dtm$i)

1 
5 
> table(text_test.dtm$i)

1 2 3 4 
4 2 3 4 

我的预期结果是一个包含两个文档(#2和#4)的训练矩阵和一个包含三个文档(#1,#3和#5)的测试矩阵:

> table(text.dtm$i)

1 2 3 4 5 
4 2 3 4 5 
> table(text_train.dtm$i)

2 4 
2 4
> table(text_test.dtm$i)

1 3 5 
4 3 5 

任何人都可以帮助我了解为什么这不起作用吗?谢谢。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以通过dtm $ dimnames $ Documents中的位置信息来简化代码,仅简化子集

希望这会有所帮助:

set.seed(123)
train.vector <- sample(5,2,replace=F)
train.vector

text_train.dtm <- text.dtm[text.dtm$dimnames$Docs %in% train.vector,]
text_test.dtm <- text.dtm[!(text.dtm$dimnames$Docs %in% train.vector),]

table(text.dtm$i)
1 2 3 4 5 
4 2 3 4 5 

table(text_train.dtm$i)
1 2 
2 4

table(text_test.dtm$i)
1 2 3 
4 3 5