bagOfNgrams
Мешок n модели граммов
Описание
Мешок n модели граммов записывает число раз, что каждая n-грамма появляется в каждом документе набора. N-грамма является набором n последовательные слова.
bagOfNgrams не разделяет текст в слова. Чтобы создать массив маркируемых документов, смотрите tokenizedDocument.
Создание
Синтаксис
Описание
bag = bagOfNgrams
bag = bagOfNgrams(documents)documents.
bag = bagOfNgrams(___,'NgramLengths',lengths)
bag = bagOfNgrams(uniqueNgrams,counts)uniqueNgrams и соответствующий подсчет частот в counts. Если uniqueNgrams содержит <missing> значения, затем соответствующие значения в counts проигнорированы.
Входные параметры
Свойства
Функции объекта
encode | Закодируйте документы как матрицу количеств n-граммы или слова |
tfidf | Назовите Обратную Частотой Частоту Документа (tf-idf) матрицей |
topkngrams | Большинство частых N-грамм |
addDocument | Добавьте документы сумке слов или мешку n модели граммов |
removeDocument | Удалите документы из сумки слов или мешка n модели граммов |
removeEmptyDocuments | Удалите пустые документы из маркируемого массива документа, модель сумки слов или мешок n модели граммов |
removeNgrams | Удалите N-граммы из мешка n модели граммов |
removeInfrequentNgrams | Удалите нечасто замечаемые N-граммы из мешка n модели граммов |
join | Объедините несколько сумка слов или мешок n моделей граммов |
wordcloud | Создайте график облака слова из текста, модели сумки слов, мешка n модели граммов или модели LDA |
Примеры
Создайте мешок N модели граммов
Загрузите данные в качестве примера. Файл sonnetsPreprocessed.txt содержит предварительно обработанные версии сонетов Шекспира. Файл содержит один сонет на строку со словами, разделенными пробелом. Извлеките текст из sonnetsPreprocessed.txt, разделите текст в документы в символах новой строки, и затем маркируйте документы.
filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);
documents(1:10)ans =
10x1 tokenizedDocument:
70 tokens: fairest creatures desire increase thereby beautys rose might never die riper time decease tender heir might bear memory thou contracted thine own bright eyes feedst thy lights flame selfsubstantial fuel making famine abundance lies thy self thy foe thy sweet self cruel thou art worlds fresh ornament herald gaudy spring thine own bud buriest thy content tender churl makst waste niggarding pity world else glutton eat worlds due grave thee
71 tokens: forty winters shall besiege thy brow dig deep trenches thy beautys field thy youths proud livery gazed tatterd weed small worth held asked thy beauty lies treasure thy lusty days say thine own deep sunken eyes alleating shame thriftless praise praise deservd thy beautys thou couldst answer fair child mine shall sum count make old excuse proving beauty succession thine new made thou art old thy blood warm thou feelst cold
65 tokens: look thy glass tell face thou viewest time face form another whose fresh repair thou renewest thou dost beguile world unbless mother fair whose uneard womb disdains tillage thy husbandry fond tomb selflove stop posterity thou art thy mothers glass thee calls back lovely april prime thou windows thine age shalt despite wrinkles thy golden time thou live rememberd die single thine image dies thee
71 tokens: unthrifty loveliness why dost thou spend upon thy self thy beautys legacy natures bequest gives nothing doth lend frank lends free beauteous niggard why dost thou abuse bounteous largess thee give profitless usurer why dost thou great sum sums yet canst live traffic thy self alone thou thy self thy sweet self dost deceive nature calls thee gone acceptable audit canst thou leave thy unused beauty tombed thee lives th executor
61 tokens: hours gentle work frame lovely gaze every eye doth dwell play tyrants same unfair fairly doth excel neverresting time leads summer hideous winter confounds sap checked frost lusty leaves quite gone beauty oersnowed bareness every summers distillation left liquid prisoner pent walls glass beautys effect beauty bereft nor nor remembrance flowers distilld though winter meet leese show substance still lives sweet
68 tokens: let winters ragged hand deface thee thy summer ere thou distilld make sweet vial treasure thou place beautys treasure ere selfkilld forbidden usury happies pay willing loan thats thy self breed another thee ten times happier ten ten times thy self happier thou art ten thine ten times refigurd thee death thou shouldst depart leaving thee living posterity selfwilld thou art fair deaths conquest make worms thine heir
64 tokens: lo orient gracious light lifts up burning head eye doth homage newappearing sight serving looks sacred majesty climbd steepup heavenly hill resembling strong youth middle age yet mortal looks adore beauty still attending golden pilgrimage highmost pitch weary car like feeble age reeleth day eyes fore duteous converted low tract look another way thou thyself outgoing thy noon unlookd diest unless thou get son
70 tokens: music hear why hearst thou music sadly sweets sweets war joy delights joy why lovst thou thou receivst gladly else receivst pleasure thine annoy true concord welltuned sounds unions married offend thine ear sweetly chide thee confounds singleness parts thou shouldst bear mark string sweet husband another strikes mutual ordering resembling sire child happy mother pleasing note sing whose speechless song many seeming sings thee thou single wilt prove none
70 tokens: fear wet widows eye thou consumst thy self single life ah thou issueless shalt hap die world wail thee like makeless wife world thy widow still weep thou form thee hast left behind every private widow well keep childrens eyes husbands shape mind look unthrift world doth spend shifts place still world enjoys beautys waste hath world end kept unused user destroys love toward others bosom sits murdrous shame commits
69 tokens: shame deny thou bearst love thy self art unprovident grant thou wilt thou art belovd many thou none lovst evident thou art possessd murderous hate gainst thy self thou stickst conspire seeking beauteous roof ruinate repair thy chief desire o change thy thought change mind shall hate fairer lodgd gentle love thy presence gracious kind thyself least kindhearted prove make thee another self love beauty still live thine thee
Создайте мешок n модели граммов.
bag = bagOfNgrams(documents)
bag =
bagOfNgrams with properties:
Counts: [154x8799 double]
Vocabulary: ["fairest" "creatures" "desire" ... ]
Ngrams: [8799x2 string]
NgramLengths: 2
NumNgrams: 8799
NumDocuments: 154
Визуализируйте модель с помощью облака слова.
figure wordcloud(bag);
Считайте N-граммы различных длин
Загрузите данные в качестве примера. Файл sonnetsPreprocessed.txt содержит предварительно обработанные версии сонетов Шекспира. Файл содержит один сонет на строку со словами, разделенными пробелом. Извлеките текст из sonnetsPreprocessed.txt, разделите текст в документы в символах новой строки, и затем маркируйте документы.
filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);Создайте мешок n модели граммов. Чтобы считать N-граммы длины 2 и 3 (биграммы и триграммы), задайте 'NgramLengths' быть векторным [2 3].
bag = bagOfNgrams(documents,'NgramLengths',[2 3])bag =
bagOfNgrams with properties:
Counts: [154×18022 double]
Vocabulary: [1×3092 string]
Ngrams: [18022×3 string]
NgramLengths: [2 3]
NumNgrams: 18022
NumDocuments: 154
Просмотрите 10 наиболее распространенных N-грамм длины 2 (биграммы).
topkngrams(bag,10,'NGramLengths',2)ans=10×3 table
Ngram Count NgramLength
_______________________ _____ ___________
"thou" "art" "" 34 2
"mine" "eye" "" 15 2
"thy" "self" "" 14 2
"thou" "dost" "" 13 2
"mine" "own" "" 13 2
"thy" "sweet" "" 12 2
"thy" "love" "" 11 2
"dost" "thou" "" 10 2
"thou" "wilt" "" 10 2
"love" "thee" "" 9 2
Просмотрите 10 наиболее распространенных N-грамм длины 3 (триграммы).
topkngrams(bag,10,'NGramLengths',3)ans=10×3 table
Ngram Count NgramLength
____________________________ _____ ___________
"thy" "sweet" "self" 4 3
"why" "dost" "thou" 4 3
"thy" "self" "thy" 3 3
"thou" "thy" "self" 3 3
"mine" "eye" "heart" 3 3
"thou" "shalt" "find" 3 3
"fair" "kind" "true" 3 3
"thou" "art" "fair" 2 3
"love" "thy" "self" 2 3
"thy" "self" "thou" 2 3
Создайте мешок N модели граммов от уникальных N-грамм и количеств
Создайте мешок n модели граммов использование массива строк уникальных N-грамм и матрицы количеств.
Загрузите N-граммы в качестве примера и количества от sonnetsBigramCounts.mat. Этот файл содержит массив строк uniqueNgrams, который содержит уникальные N-граммы и матричный counts, который содержит подсчет частот n-граммы.
load sonnetsBigramCounts.matПросмотрите первые несколько N-грамм в uniqueNgrams.
uniqueNgrams(1:10,:)
ans = 10x2 string
"fairest" "creatures"
"creatures" "desire"
"desire" "increase"
"increase" "thereby"
"thereby" "beautys"
"beautys" "rose"
"rose" "might"
"might" "never"
"never" "die"
"die" "riper"
Создайте мешок n модели граммов.
bag = bagOfNgrams(uniqueNgrams,counts)
bag =
bagOfNgrams with properties:
Counts: [154x8799 double]
Vocabulary: ["fairest" "creatures" "desire" ... ]
Ngrams: [8799x2 string]
NgramLengths: 2
NumNgrams: 8799
NumDocuments: 154
Смотрите также
bagOfWords | addDocument | removeDocument | removeInfrequentNgrams | removeNgrams | removeEmptyDocuments | topkngrams | encode | tfidf | tokenizedDocument
Темы
- Подготовьте текстовые данные к анализу
- Создайте простую текстовую модель для классификации
- Анализируйте текстовые данные Используя модели темы
- Анализируйте текстовые данные Используя фразы многословные
- Визуализируйте текстовые данные Используя Word Clouds
- Классифицируйте текстовые данные Используя глубокое обучение