step_pos_filter()
创建配方步骤的规范,该步骤将根据词性标签过滤 token
变量。
用法
step_pos_filter(
recipe,
...,
role = NA,
trained = FALSE,
columns = NULL,
keep_tags = "NOUN",
skip = FALSE,
id = rand_id("pos_filter")
)
参数
- recipe
-
一个recipe 对象。该步骤将添加到此配方的操作序列中。
- ...
-
一个或多个选择器函数用于选择受该步骤影响的变量。有关更多详细信息,请参阅
recipes::selections()
。 - role
-
由于没有创建新变量,因此此步骤未使用。
- trained
-
指示预处理数量是否已估计的逻辑。
- columns
-
将由
terms
参数(最终)填充的变量名称字符串。在recipes::prep.recipe()
训练该步骤之前,这是NULL
。 - keep_tags
-
要保留的词性标记的字符变量。请参阅详细信息以获取完整的标签列表。默认为"NOUN"。
- skip
-
一个合乎逻辑的。当
recipes::bake.recipe()
烘焙食谱时是否应该跳过此步骤?虽然所有操作都是在recipes::prep.recipe()
运行时烘焙的,但某些操作可能无法对新数据进行(例如处理结果变量)。使用skip = FALSE
时应小心。 - id
-
该步骤特有的字符串,用于标识它。
细节
spacyr
引擎可能的词性标签为:"ADJ"、"ADP"、"ADV"、"AUX"、"CONJ"、"CCONJ"、"DET"、"INTJ"、"NOUN","NUM"、"PART"、"PRON"、"PROPN"、"PUNCT"、"SCONJ"、"SYM"、"VERB"、"X" 和 "SPACE"。欲了解更多信息,请查看此处https://github.com/explosion/spaCy/blob/master/spacy/glossary.py。
整理
当您tidy()
此步骤时,会出现一个包含列terms
(选择的选择器或变量)和num_topics
(主题数)的小标题。
也可以看看
step_tokenize()
将字符转换为tokens
令牌修改的其他步骤: step_lemma()
、 step_ngram()
、 step_stem()
、 step_stopwords()
、 step_tokenfilter()
、 step_tokenmerge()
例子
if (FALSE) {
library(recipes)
short_data <- data.frame(text = c(
"This is a short tale,",
"With many cats and ladies."
))
rec_spec <- recipe(~text, data = short_data) %>%
step_tokenize(text, engine = "spacyr") %>%
step_pos_filter(text, keep_tags = "NOUN") %>%
step_tf(text)
rec_prepped <- prep(rec_spec)
bake(rec_prepped, new_data = NULL)
}
相关用法
- R textrecipes step_lemma 标记变量的词形还原
- R textrecipes step_tokenize_wordpiece 字符变量的Wordpiece标记化
- R textrecipes step_tokenfilter 根据词频过滤标记
- R textrecipes step_text_normalization 字符变量的标准化
- R textrecipes step_clean_names 干净的变量名称
- R textrecipes step_tokenize_sentencepiece 字符变量的句子标记化
- R textrecipes step_tokenmerge 将多个令牌变量合并为一个
- R textrecipes step_tf 代币的使用频率
- R textrecipes step_tokenize 字符变量的标记化
- R textrecipes step_tfidf 词频-令牌的逆文档频率
- R textrecipes step_word_embeddings 令牌的预训练词嵌入
- R textrecipes step_stem 令牌变量的词干
- R textrecipes step_textfeature 计算文本特征集
- R textrecipes step_texthash 代币的特征哈希
- R textrecipes step_ngram 从标记变量生成 n-gram
- R textrecipes step_stopwords 过滤标记变量的停用词
- R textrecipes step_untokenize 令牌变量的取消令牌化
- R textrecipes step_lda 计算代币的LDA维度估计
- R textrecipes step_tokenize_bpe 字符变量的 BPE 标记化
- R textrecipes step_clean_levels 清晰的分类级别
- R textrecipes step_sequence_onehot 令牌的位置 One-Hot 编码
- R textrecipes step_dummy_hash 通过特征哈希的指示变量
- R textrecipes show_tokens 显示配方的令牌输出
- R textrecipes tokenlist 创建令牌对象
- R update_PACKAGES 更新现有的 PACKAGES 文件
注:本文由纯净天空筛选整理自等大神的英文原创作品 Part of Speech Filtering of Token Variables。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。