我有一些文字,其中包含包含数字的短语,后跟一些符号。我想提取它们,例如,数字后跟百分比。使用quanteda包中的kwic函数似乎可以将数字用作正则表达式(例如"\\d{1,}"
)。
尽管如此,我还是没有找到如何使用quanteda提取它,然后是百分号。
以下文本可以作为文本示例:
187例患者中有13例(7%)在ICU-1中获得艰难梭菌,9例(36%) 在ICU-2中有25例,在BU中有51例患者中有3例(5.9%)。八(32%) 发生腹泻仅归因于艰难梭菌和/或毒素, 剩下的17个(68%)是无症状的:没有 假膜性结肠炎。
答案 0 :(得分:2)
quanteda
包正在奇怪地处理正则表达式。我不确定为什么这个解决方案有效,但我认为它与kwic
如何处理指定的模式有关。使用pattern
函数包装phrase
并添加空格会返回正确的结果:
s <- c("Thirteen (7%) of 187 patients acquired C. difficile in ICU-1, 9 (36%) of 25 on ICU-2 and 3 (5.9%) of 51 patients in BU. Eight (32%) developed diarrhoea attributable only to C. difficile and/ or toxin, and the remaining 17 (68%) were asymptomat- ic: none had pseudomembranous colitis.")
kwic(s, phrase("\\d+ %"), valuetype = "regex")
我建议你联系软件包维护人员并指出这个问题。似乎违反直觉。
答案 1 :(得分:2)
原因是当您直接在语料库或角色对象上调用kwic()
时,它会在关键字在上下文分析之前将一些参数传递给tokens()
,这些参数会影响标记化的发生方式。 (这在...
中的?kwic
参数中有记录。)
quanteda 中的默认令牌化使用 stringi 字边界定义,以便:
tokens("Thirteen (7%) of 187")
# tokens from 1 document.
# text1 :
# [1] "Thirteen" "(" "7" "%" ")" "of" "187"
如果您想使用更简单的空白标记器,可以使用以下方法完成:
tokens("Thirteen (7%) of 187", what = "fasterword")
# tokens from 1 document.
# text1 :
# [1] "Thirteen" "(7%)" "of" "187"
因此,在kwic()
中使用此方法的方法是:
kwic(s, "\\d+%", valuetype = "regex", what = "fasterword")
# [text1, 2] Thirteen | (7%) | of 187 patients acquired C.
# [text1, 12] C. difficile in ICU-1, 9 | (36%) | of 25 on ICU-2 and
# [text1, 19] 25 on ICU-2 and 3 | (5.9%) | of 51 patients in BU.
# [text1, 26] 51 patients in BU. Eight | (32%) | developed diarrhoea attributable only to
# [text1, 41] toxin, and the remaining 17 | (68%) | were asymptomat- ic: none had
否则,您需要将正则表达式包装在phrase()
函数中,并按空格分隔元素:
kwic(s, phrase("\\d+ %"), valuetype = "regex")
# [text1, 3:4] Thirteen( | 7 % | ) of 187 patients acquired
# [text1, 18:19] in ICU-1, 9( | 36 % | ) of 25 on ICU-2
# [text1, 28:29] on ICU-2 and 3( | 5.9 % | ) of 51 patients in
# [text1, 39:40] in BU. Eight( | 32 % | ) developed diarrhoea attributable only
# [text1, 60:61] and the remaining 17( | 68 % | ) were asymptomat- ic
这种行为可能需要一些时间来习惯,但它是确保完全用户控制搜索多标记序列的最佳方法,而不是实现确定应该是什么元素的单一方法。当输入尚未被标记化时,多标记序列。