トークン化とクリーニング

Rで始めるテキスト分析

Maham Faisal Khan

Senior Data Science Content Developer

tidytext の使用

テキストのトークン化

自然言語処理（NLP）の用語:

Bag of words: 文書内の単語は独立
各テキストのかたまりは「文書」
各ユニークな単語は「用語」
用語の各出現は「トークン」
Bag of words を作る操作は「トークン化」

unnest_tokens() の使用

tidy_review <- review_data %>% 
  unnest_tokens(word, review)

tidy_review

# A tibble: 229,481 x 4
   date    product                    stars word   
   <chr>   <chr>                      <dbl> <chr>  
 1 2/28/15 iRobot Roomba 650 for Pets     5 you    
 2 2/28/15 iRobot Roomba 650 for Pets     5 would  
 3 2/28/15 iRobot Roomba 650 for Pets     5 not    
# … with 229,478 more rows

単語数の集計

tidy_review %>% 
  count(word) %>% 
  arrange(desc(n))

# A tibble: 10,310 x 2
   word      n
   <chr> <int>
 1 the   11785
 2 it     7905
 3 and    6794
# … with 10,307 more rows

anti_join() の使用

整形済みデータフレームからストップワードを除去したい
このために join を使います

anti_join() の使用

tidy_review2 <- review_data %>% 
  unnest_tokens(word, review) %>% 
  anti_join(stop_words)

tidy_review2

# A tibble: 78,868 x 4
   date     product                    stars word       
   <chr>    <chr>                      <dbl> <chr>      
 1 1/12/15  iRobot Roomba 650 for Pets     4 walk       
 2 1/12/15  iRobot Roomba 650 for Pets     4 rest       
# … with 78,866 more rows

単語数の再集計

tidy_review2 %>% 
  count(word) %>% 
  arrange(desc(n))

# A tibble: 9,672 x 2
   word         n
   <chr>    <int>
 1 roomba    2286
 2 clean     1204
 3 vacuum     989
# … with 9,669 more rows

練習しましょう！

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