将语料库从 quanteda 转换为 tm答案

【问题标题】：Convert Corpus from quanteda to tm将语料库从 quanteda 转换为 tm
【发布时间】：2021-09-28 22:05:22
【问题描述】：

我的数据 mycorpus 位于 quanteda-corpus（来自 quanteda 的corpus-function）中，我需要将其转换为 tm 包下的语料库。我知道 quanteda 的 convert-function。但是，这只会将 doc-feature-matrix 转换为 tm。有没有我失踪的快速修复？ tm 的VCorpus(mycorpus) 抛出错误消息“缺少源”

【问题讨论】：

解决方法可能是：dfhelp <- convert(mycorpus, to="data.frame")ds <- DataframeSource(dfhelp)mynewtmcorpus<- VCorpus(ds, readerControl = list(language = "en"))

标签： r tm corpus quanteda

【解决方案1】：

您可以直接从包装在 VCorpus 中的 VectorSource 构造 tm 语料库/VCorpus，因为 quanteda 语料库只是一个特殊的字符向量。

library("tm")
## Loading required package: NLP

# from version 3.0 of quanteda
data(data_corpus_inaugural, package = "quanteda")

VCorpus(VectorSource(data_corpus_inaugural))
## <<VCorpus>>
## Metadata:  corpus specific: 0, document level (indexed): 0
## Content:  documents: 59

但是...您真的想要/需要这样做吗？

【讨论】：

我错过了VectorSource 命令，谢谢：工作正常！我明白你关于持续应用 quanteda 或 tm 的观点。只是在编写函数时，来自 tm 的 content_transformer 命令非常易于使用：例如codeao <- content_transformer(function(x, pattern) {return (gsub(pattern, "Abgabenordnung", x, ignore.case = FALSE))}) mytmcorpus<- tm_map(mytmcorpus, codeao, "\\bAO\\b") 是否有 quanteda 的等价物？也许我需要更深入地挖掘来自 quanteda 的tokens_replace...

【解决方案2】：

如果您有 dfm，您可以使用 tm 包中的 as.DocumentTermMatrix 函数。

如果您有一个名为 my_dfm 的 dfm，您可以使用下面的代码行。您需要为 dtm 的权重提供一个选项，但来自 quanteda 它只是 weightTf

my_dtm <- as.DocumentTermMatrix(my_dfm, weighting = weightTf)

【讨论】：