0

我有一个具有这种结构的数据框 df ：

Rank Review
5    good film
8    very good film
..

然后我尝试使用 quanteda 包创建 DocumentTermMatris ： 

mydfm <- dfm(df$Review, remove = stopwords("english"), stem = TRUE)

我想如何用文档计算每个特征（术语）的 CHi2 值，以便根据 Chi2 值提取最佳特征

你能帮我解决这个问题吗？

编辑 ： 

head(mydfm[, 5:10])
Document-feature matrix of: 63,023 documents, 6 features (92.3% sparse).
(showing first 6 documents and first 6 features)


> head(mydfm[, 5:10])
Document-feature matrix of: 63,023 documents, 6 features (92.3% sparse).
(showing first 6 documents and first 6 features)
       features
docs    bon accueil conseillèr efficac écout répond
  text1   0       0          0       0     0      0
  text2   1       1          1       1     1      1
  text3   0       0          0       0     0      0
  text4   0       0          0       0     0      0
  text5   0       0          1       0     0      0
  text6   0       0          0       0     1      0
  ...
  text60300 0     0          1       1     1      1

在这里，我有我的 dfm 矩阵，然后我创建了我的 tf-idf 矩阵：

tfidf <- tfidf(mydfm)[, 5:10]

我想确定这些特征和文档之间的 chi2 值（这里我有 60300 个文档）：

textstat_keyness(mydfm, target = 2)

但是，由于我有 60300 目标，我不知道如何自动执行此操作。我在 Quanteda 手册中看到 dfm 函数中的 groups 选项可以解决这个问题，但我不知道该怎么做。:(

编辑 2：

排名评论 10 一直很好 1 不错的电影 3 像往常一样好

在这里，我尝试使用 dfm 对文档进行分组：

 mydfm <- dfm(Review, remove = stopwords("english"), stem = TRUE, groups = Rank)

但它无法对文档进行分组

你能帮我解决这个问题吗

谢谢

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1 回答 1

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见?textstat_keyness。默认度量是卡方。您可以更改target参数以针对所有其他频率设置特定文档的频率。例如

textstat_keyness(mydfm, target = 1)

针对所有其他文件的频率的第一个文件，或

textstat_keyness(mydfm, target = 2)

第二次反对所有其他人，等等。

如果要比较对文档进行分组的频率类别，则需要groups =在提供的变量中使用选项dfm()或在 docvars 中使用选项。请参阅 中的示例?textstat_keyness。

于 2017-06-01T15:45:49.750 回答