在R中使用'tm'包设置语料库中术语的TF权重,可以按照以下步骤进行:
install.packages("tm")
library(tm)
corpus <- Corpus(VectorSource(texts))
其中,texts
是包含文本数据的向量或数据框。
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower)) # 将文本转换为小写
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation) # 移除标点符号
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers) # 移除数字
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english")) # 移除常见英文停用词
corpus <- tm_map(corpus, stripWhitespace) # 移除空格和空行
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)
weighting_scheme <- weightTf(dtm)
term_weights <- weightTf(dtm)
以上步骤中,我们使用'tm'包中的函数对语料库进行预处理,包括转换为小写、移除标点符号、移除数字、移除停用词等。然后,我们创建文档-词项矩阵,该矩阵表示每个文档中每个词项的出现次数。最后,我们使用weightTf函数计算词项的TF权重,并通过term_weights查看结果。
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