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我正在编写一个 R 程序，该程序涉及分析大量非结构化文本数据并创建词频矩阵。我一直在使用包中的wfmandwfdf函数qdap，但注意到这对于我的需求来说有点慢。看来词频矩阵的产生是瓶颈。

我的函数的代码如下。

library(qdap)
liwcr <- function(inputText, dict) {
  if(!file.exists(dict)) 
    stop("Dictionary file does not exist.")

  # Read in dictionary categories
  # Start by figuring out where the category list begins and ends
  dictionaryText <- readLines(dict)
  if(!length(grep("%", dictionaryText))==2)
    stop("Dictionary is not properly formatted. Make sure category list is correctly partitioned (using '%').")

  catStart <- grep("%", dictionaryText)[1]
  catStop <- grep("%", dictionaryText)[2]
  dictLength <- length(dictionaryText)

  dictionaryCategories <- read.table(dict, header=F, sep="\t", skip=catStart, nrows=(catStop-2))

  wordCount <- word_count(inputText)

  outputFrame <- dictionaryCategories
  outputFrame["count"] <- 0

  # Now read in dictionary words

  no_col <- max(count.fields(dict, sep = "\t"), na.rm=T)
  dictionaryWords <- read.table(dict, header=F, sep="\t", skip=catStop, nrows=(dictLength-catStop), fill=TRUE, quote="\"", col.names=1:no_col)

  workingMatrix <- wfdf(inputText)
  for (i in workingMatrix[,1]) {
    if (i %in% dictionaryWords[, 1]) {
      occurrences <- 0
      foundWord <- dictionaryWords[dictionaryWords$X1 == i,]
      foundCategories <- foundWord[1,2:no_col]
      for (w in foundCategories) {
        if (!is.na(w) & (!w=="")) {
          existingCount <- outputFrame[outputFrame$V1 == w,]$count
          outputFrame[outputFrame$V1 == w,]$count <- existingCount + workingMatrix[workingMatrix$Words == i,]$all
        }
      }
    }
  }
  return(outputFrame)
}

我意识到 for 循环效率低下，因此为了定位瓶颈，我在没有这部分代码的情况下对其进行了测试（简单地读取每个文本文件并生成词频矩阵），并且几乎没有看到速度改进。例子：

library(qdap)
fn <- reports::folder(delete_me)
n <- 10000

lapply(1:n, function(i) {
    out <- paste(sample(key.syl[[1]], 30, T), collapse = " ")
    cat(out, file=file.path(fn, sprintf("tweet%s.txt", i)))
})

filename <- sprintf("tweet%s.txt", 1:n)

for(i in 1:length(filename)){
  print(filename[i])
  text <- readLines(paste0("/toshi/twitter_en/", filename[i]))
  freq <- wfm(text)
}

输入文件是 Twitter 和 Facebook 状态发布。

有什么办法可以提高这段代码的速度吗？

EDIT2：由于体制限制，我不能发布任何原始数据。但是，只是为了说明我正在处理的内容：25k 文本文件，每个文件都包含来自单个 Twitter 用户的所有可用推文。还有另外 10 万个包含 Facebook 状态更新的文件，结构相同。

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1 回答 1

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这是一种更快的qdap方法和混合方法。qdap/tm我提供代码，然后提供每个时间。基本上，我一次读取所有内容并操作整个数据集。然后，如果您愿意，可以将其拆分回来split。

您应该提供问题的 MWE

library(qdap)
fn <- reports::folder(delete_me)
n <- 10000

lapply(1:n, function(i) {
    out <- paste(sample(key.syl[[1]], 30, T), collapse = " ")
    cat(out, file=file.path(fn, sprintf("tweet%s.txt", i)))
})

filename <- sprintf("tweet%s.txt", 1:n)

qdap 方法

tic <- Sys.time() ## time it

dat <- list2df(setNames(lapply(filename, function(x){
    readLines(file.path(fn, x))
}), tools::file_path_sans_ext(filename)), "text", "tweet")

difftime(Sys.time(), tic) ## time to read in

the_wfm <- with(dat, wfm(text, tweet))

difftime(Sys.time(), tic)  ## time to make wfm

定时 qdap 方法

> tic <- Sys.time() ## time it
> 
> dat <- list2df(setNames(lapply(filename, function(x){
+     readLines(file.path(fn, x))
+ }), tools::file_path_sans_ext(filename)), "text", "tweet")
There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)
> 
> difftime(Sys.time(), tic) ## time to read in
Time difference of 2.97617 secs
> 
> the_wfm <- with(dat, wfm(text, tweet))
> 
> difftime(Sys.time(), tic)  ## time to make wfm
Time difference of 48.9238 secs

qdap-tm 组合方法

tic <- Sys.time() ## time it

dat <- list2df(setNames(lapply(filename, function(x){
    readLines(file.path(fn, x))
}), tools::file_path_sans_ext(filename)), "text", "tweet")

difftime(Sys.time(), tic) ## time to read in


tweet_corpus <- with(dat, as.Corpus(text, tweet))

tdm <- tm::TermDocumentMatrix(tweet_corpus,
    control = list(removePunctuation = TRUE,
    stopwords = FALSE))

difftime(Sys.time(), tic)  ## time to make TermDocumentMatrix

定时qdap-tm组合方式

> tic <- Sys.time() ## time it
> 
> dat <- list2df(setNames(lapply(filename, function(x){
+     readLines(file.path(fn, x))
+ }), tools::file_path_sans_ext(filename)), "text", "tweet")
There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)
> 
> difftime(Sys.time(), tic) ## time to read in
Time difference of 3.108177 secs
> 
> 
> tweet_corpus <- with(dat, as.Corpus(text, tweet))
> 
> tdm <- tm::TermDocumentMatrix(tweet_corpus,
+     control = list(removePunctuation = TRUE,
+     stopwords = FALSE))
> 
> difftime(Sys.time(), tic)  ## time to make TermDocumentMatrix
Time difference of 13.52377 secs

有一个qdap-tm 包兼容性 (-CLICK HERE-)可以帮助用户在 qdap 和 tm 之间移动。正如您在 10000 条推文中看到的那样，组合方法的速度提高了约 3.5 倍。纯粹的tm方法可能更快。另外，如果您希望wfm使用as.wfm(tdm)强制TermDocumentMatrix.

不过，您的代码无论哪种方式都较慢，因为它不是 R 做事的方式。我建议阅读有关 R 的一些附加信息，以更好地编写更快的代码。我目前正在使用我推荐的 Hadley Wickham 的Advanced R。

于 2014-06-22T13:12:16.603 回答