【发布时间】：2021-06-20 06:31:47
【问题描述】：
简单地说，我有一个由 quanteda 包 (LD1) 创建的 DFM 列表。每个 DFM 都有不同长度的不同文本。
现在，我想计算和比较 DFM 内和 DFM 之间每个文本的词汇多样性。
lex.div <-lapply(LD1, function(x) {textstat_lexdiv(x,measure = "all")})
这给我留下了一个 S3 类型数据的列表，在每个数据中，都有不同的属性作为词汇多样性度量。
lex.div[[1]]$TTR
[1] 0.2940000 0.2285000 0.2110000 0.1912500 0.1802000 0.1671667 0.1531429 0.1483750 0.1392222
[10] 0.1269000
lex.div[[2]]$TTR
[1] 0.3840000 0.2895000 0.2273333 0.2047500 0.1922000 0.1808333 0.1677143 0.1616250 0.1530000
[10] 0.1439000 0.1352727 0.1279167 0.1197692 0.1125000 0.1069333
问题来了。我需要一个矩阵中的所有 TTR 值。我希望lex.div[[1]]$TTR 成为矩阵的第一行，lex.div[[2]]$TTR 成为第二行，依此类推。注意lex.div[[1]]$TTR的长度≠lex.div[[2]]$TTR。
这是我到目前为止所做的：
m1 <-matrix(lex.div[[1]]$TTR, nrow = 1, ncol = length(lex.div[[1]]$TTR))
m.sup <- if(ncol(m1) < 30) {mat.to.add = matrix(NA, nrow = nrow(m1), ncol = 30 - ncol(m1))}
m1 <-cbind(m1, m.sup)
m2 <-matrix(lex.div[[2]]$TTR, nrow = 1, ncol = length(lex.div[[2]]$TTR))
m.sup <- if(ncol(m2) < 30) {mat.to.add = matrix(NA, nrow = nrow(m2), ncol = 30 - ncol(m2))}
m2 <-cbind(m2, m.sup)
m3 <-matrix(lex.div[[3]]$TTR, nrow = 1, ncol = length(lex.div[[3]]$TTR))
m.sup <- if(ncol(m3) < 30) {mat.to.add = matrix(NA, nrow = nrow(m3), ncol = 30 - ncol(m3))}
m3 <-cbind(m3, m.sup)
...
m.total <-rbind (m1,m2,m3...)
但我不能这样做。你能帮我写一个 for 循环或某事让它更容易和更快地完成吗？
【问题讨论】：
标签： r list matrix text-mining quanteda