[英]How to build a Corpus of hashtags (Text Mining)
我正在尝试通过挖掘所有主题标签来分析Twitter数据。 我想将所有主题标签放在一个语料库中,并将该语料库映射到单词列表。 您知道我该如何解决这个问题吗? 这是我的数据
这是我使用的代码,但我的DTM出现了100%稀疏的问题
step1 <- strsplit(newFile$Hashtag, "#")
step2 <- lapply(step1, tail, -1)
result <- lapply(step2, function(x){
sapply(strsplit(x, " "), head, 1)
})
result2<-do.call(c, unlist(result, recursive=FALSE))
myCorpus <- tm::Corpus(VectorSource(result2)) # create a corpus
这是有关我的语料库的信息
myCorpus
<<SimpleCorpus>>
Metadata: corpus specific: 1, document level (indexed): 0
Content: documents: 12635
还有我的DTM
<<DocumentTermMatrix (documents: 12635, terms: 6280)>>
Non-/sparse entries: 12285/79335515
Sparsity : 100%
Maximal term length: 36
Weighting : term frequency (tf)
您的问题是您正在使用str_split
。 你应该试试:
str_extract_all("This all are hashtag #hello #I #am #a #buch #of #hashtags", "#\\\\S+")
As results this list:
[[1]]
[1] "#hello" "#I" "#am" "#a" "#buch" "#of"
[7] "#hashtags"
如果您想要的结果是一个数据帧,请使用simplify = T
:
str_extract_all("This all are hashtag #hello #I #am #a #buch #of #hashtags", "#\\S+", simplify = T)
结果:
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
[1,] "#hello" "#I" "#am" "#a" "#buch" "#of" "#hashtags"
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