context

Поисковые документы для слова или случаев n-граммы в контексте

Описание

пример

T = context(documents,word) поиски случаев отдельного слова в documents и возвращает таблицу, показывающую word в контексте и его местоположениях. Функция, по умолчанию, является чувствительной к регистру.

пример

T = context(documents,ngram) поиски случаев n-граммы в documents. Функция, по умолчанию, является чувствительной к регистру.

пример

T = context(___,contextLength) задает длину контекста, чтобы возвратить использование любого из предыдущих синтаксисов.

пример

T = context(___,Name,Value) задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" с помощью любого из предыдущих синтаксисов.

Примеры

свернуть все

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);

Ищите слово "жизнь".

tbl = context(documents,"life");
head(tbl)
ans=8×3 table
                            Context                             Document    Word
    ________________________________________________________    ________    ____

    "consumst thy self single life ah thou issueless shalt "        9        10 
    "ainted counterfeit lines life life repair times pencil"       16        35 
    "d counterfeit lines life life repair times pencil pupi"       16        36 
    " heaven knows tomb hides life shows half parts write b"       17        14 
    "he eyes long lives gives life thee                    "       18        69 
    "tender embassy love thee life made four two alone sink"       45        23 
    "ves beauty though lovers life beauty shall black lines"       63        50 
    "s shorn away live second life second head ere beautys "       68        27 

Просмотрите случаи в массиве строк.

tbl.Context
ans = 23x1 string
    "consumst thy self single life ah thou issueless shalt "
    "ainted counterfeit lines life life repair times pencil"
    "d counterfeit lines life life repair times pencil pupi"
    " heaven knows tomb hides life shows half parts write b"
    "he eyes long lives gives life thee                    "
    "tender embassy love thee life made four two alone sink"
    "ves beauty though lovers life beauty shall black lines"
    "s shorn away live second life second head ere beautys "
    "e rehearse let love even life decay lest wise world lo"
    "st bail shall carry away life hath line interest memor"
    "art thou hast lost dregs life prey worms body dead cow"
    "           thoughts food life sweetseasond showers gro"
    "tten name hence immortal life shall though once gone w"
    " beauty mute others give life bring tomb lives life fa"
    "ve life bring tomb lives life fair eyes poets praise d"
    " steal thyself away term life thou art assured mine li"
    "fe thou art assured mine life longer thy love stay dep"
    " fear worst wrongs least life hath end better state be"
    "anst vex inconstant mind life thy revolt doth lie o ha"
    " fame faster time wastes life thou preventst scythe cr"
    "ess harmful deeds better life provide public means pub"
    "ate hate away threw savd life saying                  "
    " many nymphs vowd chaste life keep came tripping maide"

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);

Ищите биграмму, "делают Вас".

ngram = ["dost" "thou"];
tbl = context(documents,ngram);
head(tbl)
ans=8×3 table
                               Context                               Document      Word  
    _____________________________________________________________    ________    ________

    "unthrifty loveliness why dost thou spend upon thy self thy "        4        4     5
    "ee beauteous niggard why dost thou abuse bounteous largess "        4       25    26
    "ve profitless usurer why dost thou great sum sums yet canst"        4       35    36
    "eavy eyelids weary night dost thou desire slumbers broken s"       61       10    11
    "            sweet lovely dost thou make shame like canker f"       95        3     4
    "hy budding name o sweets dost thou thy sins enclose tongue "       95       19    20
    "ruth beauty love depends dost thou therein dignified make a"      101       16    17
    "    thou blind fool love dost thou mine eyes behold know be"      137        5     6

Просмотрите случаи в массиве строк.

tbl.Context
ans = 10x1 string
    "unthrifty loveliness why dost thou spend upon thy self thy "
    "ee beauteous niggard why dost thou abuse bounteous largess "
    "ve profitless usurer why dost thou great sum sums yet canst"
    "eavy eyelids weary night dost thou desire slumbers broken s"
    "            sweet lovely dost thou make shame like canker f"
    "hy budding name o sweets dost thou thy sins enclose tongue "
    "ruth beauty love depends dost thou therein dignified make a"
    "    thou blind fool love dost thou mine eyes behold know be"
    "h rebel powers array why dost thou pine suffer dearth paint"
    "y large cost short lease dost thou upon thy fading mansion "

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);

Ищите слово "жизнь" и возвратите каждое вхождение с контекстом с 15 символами до и после.

tbl = context(documents,"life",15);
head(tbl)
ans=8×3 table
                  Context                   Document    Word
    ____________________________________    ________    ____

    "hy self single life ah thou issuel"        9        10 
    "nterfeit lines life life repair ti"       16        35 
    "eit lines life life repair times p"       16        36 
    "ows tomb hides life shows half par"       17        14 
    "ng lives gives life thee          "       18        69 
    "assy love thee life made four two "       45        23 
    " though lovers life beauty shall b"       63        50 
    "ay live second life second head er"       68        27 

Просмотрите случаи в массиве строк.

tbl.Context
ans = 23x1 string
    "hy self single life ah thou issuel"
    "nterfeit lines life life repair ti"
    "eit lines life life repair times p"
    "ows tomb hides life shows half par"
    "ng lives gives life thee          "
    "assy love thee life made four two "
    " though lovers life beauty shall b"
    "ay live second life second head er"
    " let love even life decay lest wis"
    "all carry away life hath line inte"
    "ast lost dregs life prey worms bod"
    " thoughts food life sweetseasond s"
    "hence immortal life shall though o"
    "te others give life bring tomb liv"
    "ing tomb lives life fair eyes poet"
    "self away term life thou art assur"
    "t assured mine life longer thy lov"
    "t wrongs least life hath end bette"
    "nconstant mind life thy revolt dot"
    "er time wastes life thou preventst"
    "l deeds better life provide public"
    "way threw savd life saying        "
    "hs vowd chaste life keep came trip"

Задайте исходный текст, чтобы отобразить контекст.

Загрузите sonnets.txt данные и разделение это в отдельные документы.

txt = extractFileText("sonnets.txt");
paragraphs = split(txt,[newline newline]);

Извлеките сонеты из paragraphs. Первым сонетом является Пятый элемент абзацев, и остающиеся сонеты появляются в каждом втором элементе позже.

sonnets = paragraphs(5:2:end);
documents = tokenizedDocument(sonnets);

Нормируйте текст, затем ищите слово "жизнь".

documentsNormalized = normalizeWords(documents);
T = context(documentsNormalized,"life")
T=23×3 table
                            Context                             Document    Word
    ________________________________________________________    ________    ____

    "sum'st thy self in singl life ? ah ! if thou issueless"        9        18 
    " : so should the line of life that life repair , which"       16        73 
    "ld the line of life that life repair , which thi , tim"       16        75 
    "s a tomb which hide your life , and show not half your"       17        34 
    " live thi , and thi give life to thee .               "       18       128 
    "ssi of love to thee , my life , be made of four , with"       45        53 
    "eauti , though my lover' life : hi beauti shall in the"       63       100 
    " awai , to live a second life on second head ; er beau"       68        59 
    "t your love even with my life decai ; lest the wise wo"       71       118 
    "shall carri me awai , my life hath in thi line some in"       74        18 
    "ast but lost the dreg of life , the prei of worm , my "       74        83 
    "to my thought as food to life , or as sweet-season'd s"       75        10 
    "ur name from henc immort life shall have , though i , "       81        42 
    " , when other would give life , and bring a tomb . the"       83       108 
    "a tomb . there live more life in on of your fair ey th"       83       118 
    "yself awai , for term of life thou art assur mine ; an"       92        13 
      ⋮

Поскольку слова нормированы, контексты не может быть легко считать. Чтобы просмотреть контексты с помощью данных об исходном тексте, задайте исходный текст с помощью 'Source' опция.

T = context(documentsNormalized,"life",'Source',sonnets)
T=23×3 table
                            Context                             Document    Word
    ________________________________________________________    ________    ____

    "um'st thy self in single life? Ah! if thou issueless s"        9        18 
    ": So should the lines of life that life repair, Which "       16        73 
    "d the lines of life that life repair, Which this, Time"       16        75 
    " a tomb Which hides your life, and shows not half your"       17        34 
    "ves this, and this gives life to thee.                "       18       128 
    "assy of love to thee, My life, being made of four, wit"       45        53 
    "eauty, though my lover's life: His beauty shall in the"       63       100 
    "n away, To live a second life on second head; Ere beau"       68        59 
    "t your love even with my life decay; Lest the wise wor"       71       118 
    " shall carry me away, My life hath in this line some i"       74        18 
    "st but lost the dregs of life, The prey of worms, my b"       74        83 
    "o my thoughts as food to life, Or as sweet-season'd sh"       75        10 
    "name from hence immortal life shall have, Though I, on"       81        42 
    ", When others would give life, and bring a tomb. There"       83       108 
    "a tomb. There lives more life in one of your fair eyes"       83       118 
    "hyself away, For term of life thou art assured mine; A"       92        13 
      ⋮

Входные параметры

свернуть все

Введите документы в виде tokenizedDocument массив.

Word, чтобы найти в контексте в виде строкового скаляра, вектора символов или скалярного массива ячеек, содержащего вектор символов.

Типы данных: char | string | cell

N-грамма, чтобы найти в контексте в виде массива строк или массива ячеек из символьных векторов.

ngram имеет размер 1- N , где N количество слов в n-грамме. Значение ngram(j) jслово th n-граммы.

Функция игнорирует запаздывание пустых строк в ngram.

Типы данных: string | cell

Длина контекста в виде положительного целого числа.

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'Solver','avb' задает, чтобы использовать аппроксимированного вариационного Бейеса в качестве решателя.

Исходный текст в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Source' и массив строк или массив ячеек из символьных векторов. Если входные документы предварительно обрабатываются, и у вас есть исходный текст, то можно использовать эту опцию, чтобы сделать выход более читаемым.

Исходный текст должен быть одного размера с documents.

Опция, чтобы игнорировать регистр в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'IgnoreCase' и одно из следующего:

  • false – ищите случаи, которые распознают слово или n-грамму точно.

  • true – ищите случаи, которые распознают слово или регистр игнорирующего n-граммы.

Выходные аргументы

свернуть все

Таблица контекстов с этими столбцами:

ContextСтрока, содержащая запрошенное слово или n-грамма в контексте
DocumentЧисловой индекс документа, содержащего слово или n-грамму
WordЧисловые индексы слова или n-граммы в документе

Введенный в R2017b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте