在使用tidytext::unnest_tokens()制作ngram时,可以通过在unnest_tokens()函数中的token参数中指定正则表达式来保留某些特殊字符。正则表达式可以用来匹配特定的字符或字符模式。
以下是一个示例代码,展示如何使用tidytext::unnest_tokens()制作ngram并保留特殊字符:
library(tidytext)
# 创建一个包含特殊字符的文本数据框
text_df <- data.frame(text = c("Hello, world!", "I love R!", "Let's code together!"))
# 使用unnest_tokens()制作bigram,并保留特殊字符
ngram_df <- text_df %>%
unnest_tokens(bigram, text, token = "ngrams", n = 2, pattern = "(?<=\\b|\\s)[[:alnum:]]+[[:punct:]][[:alnum:]]+(?=\\b|\\s)")
# 输出结果
print(ngram_df)
在上述代码中,我们使用了正则表达式(?<=\\b|\\s)[[:alnum:]]+[[:punct:]][[:alnum:]]+(?=\\b|\\s)
来匹配包含特殊字符的bigram。该正则表达式的含义是:匹配以单词边界或空白字符开头,后跟一个或多个字母数字字符、一个特殊字符和一个或多个字母数字字符,最后以单词边界或空白字符结尾。
这样,我们就可以在制作ngram时保留特殊字符。请注意,这只是一个示例,你可以根据具体需求调整正则表达式的模式。
关于tidytext包的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的文档:tidytext包介绍。
希望这个答案能够满足你的需求!如果还有其他问题,请随时提问。
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