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嗨，我正在使用 tidy_text 格式，我正在尝试将字符串“电子邮件”和“电子邮件”替换为“电子邮件”。

set.seed(123)
terms <- c("emails are nice", "emailing is fun", "computer freaks", "broken modem")
df <- data.frame(sentence = sample(terms, 100, replace = TRUE))
df
str(df)
df$sentence <- as.character(df$sentence)
tidy_df <- df %>% 
unnest_tokens(word, sentence)

tidy_df %>% 
count(word, sort = TRUE) %>% 
filter( n > 20) %>% 
mutate(word = reorder(word, n)) %>% 
ggplot(aes(word, n)) +
geom_col() +
xlab(NULL) + 
coord_flip()

这很好用，但是当我使用时：

 tidy_df <- gsub("emailing", "email", tidy_df)

要替换单词并再次运行条形图，我收到以下错误消息：

UseMethod（“group_by_”）中的错误：没有适用于“group_by_”的方法应用于“字符”类的对象

有谁知道如何在不改变 tidy_text 的结构/类的情况下轻松替换整洁的文本格式中的单词？

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像这样删除单词的结尾称为词干提取，如果您愿意，R 中有几个包可以为您做到这一点。一个是 rOpenSci 的hunspell 包，另一个选项是实现 Porter 算法词干的 SnowballC 包。你可以这样实现： 

library(dplyr)
library(tidytext)
library(SnowballC)

terms <- c("emails are nice", "emailing is fun", "computer freaks", "broken modem")

set.seed(123)
data_frame(txt = sample(terms, 100, replace = TRUE)) %>%
        unnest_tokens(word, txt) %>%
        mutate(word = wordStem(word))
#> # A tibble: 253 × 1
#>      word
#>     <chr>
#> 1   email
#> 2       i
#> 3     fun
#> 4  broken
#> 5   modem
#> 6   email
#> 7       i
#> 8     fun
#> 9  broken
#> 10  modem
#> # ... with 243 more rows

请注意，它会阻止您的所有文本，并且某些单词看起来不再像真实单词了；你可能关心也可能不关心。

如果您不想使用像 SnowballC 或 hunspell 这样的词干分析器来词干所有文本，您可以使用 dplyr's insideif_else来mutate()替换特定的词。 

set.seed(123)
data_frame(txt = sample(terms, 100, replace = TRUE)) %>%
        unnest_tokens(word, txt) %>%
        mutate(word = if_else(word %in% c("emailing", "emails"), "email", word))
#> # A tibble: 253 × 1
#>      word
#>     <chr>
#> 1   email
#> 2      is
#> 3     fun
#> 4  broken
#> 5   modem
#> 6   email
#> 7      is
#> 8     fun
#> 9  broken
#> 10  modem
#> # ... with 243 more rows

str_replace或者，从 stringr 包 中使用可能更有意义。

library(stringr)
set.seed(123)
data_frame(txt = sample(terms, 100, replace = TRUE)) %>%
        unnest_tokens(word, txt) %>%
        mutate(word = str_replace(word, "email(s|ing)", "email"))
#> # A tibble: 253 × 1
#>      word
#>     <chr>
#> 1   email
#> 2      is
#> 3     fun
#> 4  broken
#> 5   modem
#> 6   email
#> 7      is
#> 8     fun
#> 9  broken
#> 10  modem
#> # ... with 243 more rows
于 2017-04-14T19:34:38.707 回答