如何迭代数据框中的行以检测不同的单词并将其保存在新列中？

Question

我一直在尝试编写一个函数或使用apply family来选择包含我正在寻找的单词的数据框中的行，并将它们标记为标记。一行可以有多个标签。有人可以帮助我，我已经被困了一段时间。

如果我的问题不清楚或者在其他地方有答案，请指导我正确的方向。非常感激！

require(stringr)
require(dplyr)
df <- data.frame(sentences, rnorm(length(sentences)))

old = df %>% filter(str_detect(sentences, 'old')) %>% mutate(w = factor("old"))
new = df %>% filter(str_detect(sentences, 'new')) %>% mutate(w = factor("new"))
boy = df %>% filter(str_detect(sentences, 'boy')) %>% mutate(w = factor("boy"))
girl = df %>% filter(str_detect(sentences, 'girl')) %>% mutate(w = factor("girl"))
tags <- bind_rows(old, new, boy, girl)

所以我想选择有限数量的单词，例如：

tags <- c('bananas', 'apples', oranges)

我希望结果是一个data.frame，为我选择的每个单词添加新列。如果该行包含我选择的单词之一，则该单词的列应为TRUE，并以某种方式标记。就像是

Sentences     bananas     apples     oranges  
sentence1     TRUE        
sentence2                 TRUE
sentence3     TRUE
sentence4                            TRUE
sentence5                 TRUE       TRUE

要么

Sentences     tag1        tag2
sentence1     bananas        
sentence2     apples
sentence3     bananas
sentence4     oranges
entences5     apples      oranges

或类似的东西。如果我能更清楚地解释，请告诉我。

Answer 1

你真的想使用apply函数吗？我很确定tm包是你正在寻找的。这是最简单，最稳健的方式。使用DocumentTermMatrix功能，您可以得到您想要的。我自己详细阐述了一些句子（语法水平很高）。最简单的方法是继续所有单词，一旦你有矩阵选择你想要找到的单词的那些列。

sentence1 <- "This is a bananana"
sentence2 <- "This is an apple"
sentence3 <- "This is a watermelon and a banana"
sentence4 <- "This is a watermelon a banana an apple"

df_sentence <- rbind(sentence1, sentence2, sentence3, sentence4)

library(tm)
vs_sentence <- VectorSource(df_sentence)
vc_sentence <- VCorpus(vs_sentence)

clean_sentence <- tm_map(vc_sentence, removePunctuation)
dtm_sentence <- DocumentTermMatrix(clean_sentence)
as.matrix(dtm_sentence)

结果：

        Terms
Docs and apple banana this watermelon
   1   0     0      1    1          0
   2   0     1      0    1          0
   3   1     0      1    1          1
   4   0     1      1    1          1

还有另一个函数允许您按行和列逐行获取文档：

as.matrix(TermDocumentMatrix(clean_sentence))
            Docs
Terms        1 2 3 4
  and        0 0 1 0
  apple      0 1 0 1
  banana     1 0 1 1
  this       1 1 1 1
  watermelon 0 0 1 1

如果你能提供一部分句子，那么给你一个更好的解决方案会更容易。 HTH！