关于字符串：R – 带有逗号分隔的文本列条目的文档术语矩阵

R – Document Term Matrix with comma separated text column entries

我有一个数据框，其中有一列由字符串 (project_skills) 组成，表示某个工作 (job_id) 提供的技能。我想为每个工作拆分这个字符串以获得一个工作提供的技能向量，然后创建一个文档术语矩阵来表示某个工作提供哪些技能(在所有可能的技能中)。

我有以下数据框：

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job_id project_skills
107182 CSS,HTML,Joomla,PHP
108169 XTCommerce,Magento,Prestashop,VirtueMart,osCommerce
112969 Google Search Console,Google Analytics,Google Webmaster Central,C++,Java,C#
114660 Marketing,Email Marketing
118686 PHP

结果应该是这样的(基本上是一个带有逗号分隔短语的文档术语矩阵：

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project_skills
job_id CSS HTML PHP Google Search Console Google Analytics Java …
107182 1 0 0 …
108169 0 0 0 0 0
112969 0 0 0 1 1 …
114660 0 0 0 …
118686 0 0 1 …

我尝试了以下方法：

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df <- data.frame(job_id = c(107182, 108169, 112969, 114660, 118686), project_skills = c(“CSS,HTML,Joomla,PHP”,”XTCommerce,Magento,Prestashop,VirtueMart,osCommerce”,”Google Search Console,Google Analytics,Google Webmaster Central,C++,Java,C#”,”Marketing,Email Marketing”,”PHP”))

corpus <- Corpus(VectorSource(df$project_skills))
corpus <- tm_map(corpus, function(x) {
PlainTextDocument(
strsplit(x,”\\\\,”)[[1]],
id=ID(x)
)
})
inspect(corpus)
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)
as.matrix(dtm)

但不幸的是，这会拆分所有单词而不是逗号(例如，Google Search Console 应被视为 DTM 中的一个术语)。

有很多解决方案，但 strsplit 是你的朋友。这正是以下代码中所做的：

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library(udpipe)
df <- data.frame(job_id = c(107182, 108169, 112969, 114660, 118686), project_skills = c(“CSS,HTML,Joomla,PHP”,”XTCommerce,Magento,Prestashop,VirtueMart,osCommerce”,”Google Search Console,Google Analytics,Google Webmaster Central,C++,Java,C#”,”Marketing,Email Marketing”,”PHP”),
stringsAsFactors = FALSE)
dtm <- document_term_frequencies(x = df$project_skills, document = df$job_id, split =”,”)
dtm <- document_term_matrix(dtm)
colnames(dtm)
[1]”C#” “C++” “CSS” “Email Marketing”
[5]”Google Analytics” “Google Search Console” “Google Webmaster Central””HTML”
[9]”Java” “Joomla” “Magento” “Marketing”
[13]”osCommerce” “PHP” “Prestashop” “VirtueMart”
[17]”XTCommerce”
rownames(dtm)
[1]”107182″”108169″”112969″”114660″”118686″
dim(dtm)
[1] 5 17

相关讨论

谢谢这个解决方案也有效，更简单，更紧凑？？

tm(或其他一些文本挖掘包)在单词(空格)上拆分，如果您不检查，则倾向于删除标点符号和#。最简单的选择就是使用 strsplit。我在下面使用 tidyr 和 dplyr 显示了一个选项。第一个按job_id分组，然后拆分列。这将创建一个嵌套，当未嵌套时会创建一个长 data.frame。在这里，我为每个条目添加值 1，这就像文档术语矩阵中的 1 一样。然后传播成宽格式以获得您预期的输出。如果您查看生成的结构，列名就是您所期望的，而不显示波浪号 (~)。

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library(tidyr)
library(dplyr)

outcome <- df1 %>%
group_by(job_id) %>%
mutate(project_skills = strsplit(project_skills,”,”)) %>%
unnest() %>%
mutate(value = 1) %>% # add 1 for every value
spread(key = project_skills, value = value) # use fill = 0 if you don’t want NA’s

head(outcome)
# A tibble: 5 x 18
# Groups: job_id [5]
job_id `C#` `C++` CSS `Email Marketin~ `Google Analyti~ `Google Search ~ `Google Webmast~ HTML Java Joomla Magento Marketing
<int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 107182 NA NA 1 NA NA NA NA 1 NA 1 NA NA
2 108169 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA
3 112969 1 1 NA NA 1 1 1 NA 1 NA NA NA
4 114660 NA NA NA 1 NA NA NA NA NA NA NA 1
5 118686 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# … with 5 more variables: osCommerce <dbl>, PHP <dbl>, Prestashop <dbl>, VirtueMart <dbl>, XTCommerce <dbl>

R – Document Term Matrix with comma separated text column entries

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