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tm에서 메타데이터 캡처하기

무엇을 하려는지에 따라, 코퍼스를 만들 때 문서의 메타데이터를 보존하고 싶을 수 있어요.

문서 단위 메타데이터를 캡처하려면 열 이름과 순서는 반드시 다음과 같아야 해요:

  1. doc_id - 각 문서를 위한 고유한 문자열
  2. text - 분석할 텍스트
  3. ... - 그 밖의 다른 열은 메타데이터로 자동으로 분류돼요.

가끔은 DataframeSource()의 요구 사항에 맞추기 위해 열 이름을 바꿔야 해요. 이때 names() 함수가 유용해요.

tweets는 작업 공간에 "num", "text", "screenName", "created" 열을 가진 데이터 프레임으로 존재해요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 Bag-of-Words 텍스트 마이닝

강의 보기

연습 안내

  • tweets의 첫 번째 열 이름을 "doc_id"로 바꾸세요.
  • 더 작은 tweets 데이터 프레임에 DataframeSource()를 적용해 문서 스키마를 설정하세요.
  • 사용자 정의 clean_corpus() 함수 안에 중첩해 문서 모음을 휘발성 코퍼스로 만드세요.
  • content()이중 대괄호와 함께 사용해(text_corpus[[1]]처럼) 첫 번째 트윗의 정제된 일반 텍스트를 확인하세요.
  • 첫 번째 문서에 대해 단일 대괄호와 함께 meta() 함수를 사용해 모든 메타데이터가 캡처되었는지 확인하세요.

코퍼스의 일부에 접근할 때는 이중 대괄호와 단일 대괄호의 차이가 중요해요! 이 연습 문제에서는 content()에는 이중 대괄호를, meta()에는 단일 대괄호를 사용해요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Rename columns
___(tweets)[1] <- "___"

# Set the schema: docs
docs <- ___(___)

# Make a clean volatile corpus: text_corpus
text_corpus <- clean_corpus(___(___))

# Examine the first doc content
___(text_corpus[[___]])

# Access the first doc metadata
___(text_corpus[___])
코드 편집 및 실행