text-analysis

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です。私はプログラミングには非常に慣れており、私の大学プロジェクトのRプログラミングの助けが必要です。私は各単語の頻度でテーブルを作成したい。例：コードの下 ID URLs m7fdn privatkunden:handys, tablets, tarife:vorteile & services:ausland & roaming,privatkunden:hilfe:mehr

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テキストをグループ化するテキスト

私はテキストをグループ化するのに助けが必要です。私はこのような加盟店のリストを持っています。最初のいくつかはSMART ATTの隣にあるCENTURYLINKに属しています。これらのテキストをグループ化/単一ラベルを持つか...彼らはに陥るプールごととして予め 001センチュリーIREP 003センチュリーMY ACCOUNT 003-ClearTalkワイヤレスでおかげでこれらのテキストを分類

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NLKTが望む情報を抽出する方法

いくつかのトピックに関する関連情報を抽出したいと思います。例えば：最初のステップで、家族や友人の顧客勧告の製品情報の購入経験は、私は、ウェブサイトのいずれかから情報を抽出します。例えば：私は、企業が最も重要なcomparisonand私の比較ととしてAIAは、より多くの、より良い生命保険をすると思う私のopinionyesにも医療保険であるuは彼らの任務であることを計画して販売する

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tm内のcontent_transformerを見つけることができません

tmパッケージからcontent_transformer関数が削除されましたか？ library(tm) docs<-Corpus(DirSource("Dname")) docs<-tm_map(docs,content_transformer(gsub), pattern="using",replacement="use") Error: could not find function

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Python/RでLDAの後に明確なトピックの数を見つける

私が知る限り、Python/RでLDAモデリングのトピック数を修正する必要があります。しかし、結果は次のように表示されます。topic=10文書、9つのトピックはすべて「健康」に関するものであり、この文書のトピック数は実際には2です。各トピックのキーワードを調べずに、どのように見分けることができ、本当に別個のトピックを手動で数えることができますか？ P.S.私はグーグルでグーグルで、テーマ別に語彙

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量子化を使ってdfmをステップバイステップで作成する

大きな（n = 500,000）のコーパスを分析したい。私は、will be fasterよりtm_map()より、tmより、quantedaを使用しています。私はdfm()で自動化された方法を使用する代わりに、段階的に進めたいと思っています。私はこれに理由があります：あるケースでは、ストップワードを削除する前にトークン化したくないので、多くの無駄なバイグラムが発生し、別の言語では言語固有の手順で

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セクシティブな単語の周りのX単語のsegmentxを切り取る方法 - テキストのうちコーパス

私はRにアップロードしたスピーチを分析しています。私のデータフレームには、メタデータとスピーチのテキスト全体が含まれています。しかし、私はスピーチ全体を分析するだけでなく、特定の単語の周りのテキストの塊を分析する方法を見つけることも望んでいます。たとえば、 "RED"の前後の50語... 新しいデータフレームを作成する方法はありますか？各行はセグメント化されたテキストになります。メタデータも保持

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rのデータフレーム内のテキスト分析

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Azure MLで名前付きエンティティRecogitionモデルをカスタマイズする

別のトレーニングデータセットを使用して、Azure ML Studioで名前付きエンティティ認識（NER）モデルをカスタマイズできますか？私がしたいのは、テキストから英語以外の名前を見つけることです。（トレーニングデータセットには、トレーニングに使用する一連の名前が含まれています）

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LibShortTextも他の言語でも動作しますか？

LibShortTextは、ショートテキスト分類と分析のためのオープンソースツールです。 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libshorttext/ 英語以外の言語（ドイツ語など）でも動作するかどうかを確認しようとしましたか？しかし、私はヒントを見つけられませんでした。誰が答えを知っていますか？前もって感謝します。