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基于R,r,nlp,text-mining,R,Nlp,Text Mining,我正在尝试提取电影评论的情感极性，因此，对于这一点，我想从标记文本（使用treetagger）中提取所有标签是（ADV-VER:pper）还是（VER:pres-ADJ）的双格。例如，在下面的示例中，提取的短语列表是：bien suivi，est efficace 你能帮点忙吗 先谢谢你 Database <- read.table("exp.txt", header = FALSE) Database V1 V2 V3 1

我正在尝试提取电影评论的情感极性，因此，对于这一点，我想从标记文本（使用treetagger）中提取所有标签是（ADV-VER:pper）还是（VER:pres-ADJ）的双格。例如，在下面的示例中，提取的短语列表是：bien suivi，est efficace

你能帮点忙吗

先谢谢你

Database <- read.table("exp.txt", header = FALSE)
Database



          V1       V2         V3

1     Toujours      ADV   toujours
2         bien      ADV       bien
3        suivi VER:pper     suivre
4          par      PRP        par
5          mon  DET:POS        mon
6   conseiller      NOM conseiller
7          Bon      NAM  <unknown>
8      accueil      NOM    accueil
9            ,      PUN          ,
10          ma  DET:POS        mon
11 conseillère      NOM conseiller
12         est VER:pres       être
13    efficace      ADJ   efficace
14          et      KON         et
15           à      PRP          à
16          l'  DET:ART         le
17      écoute      NOM     écoute
18           .                 

数据库我们可以使用
dplyr
来完成您需要的：


library(dplyr)

Database %>% 
    mutate(NV1 = lead(V1), NV2 = lead(V2)) %>% 
    filter((V2 == 'ADV' & NV2 == 'VER:pper') | (V2 == 'VER:pres' & NV2 == 'ADJ')) %>%
    transmute(result = paste(V1, NV1))

#       result
#   bien suivi
# est efficace



请注意，这不是非常可扩展的，因为您必须键入您需要的任何条件，但这是一个开始，可能适合您的需要
我认为您考虑了以下内容
df@DJJ好的，谢谢，当然我会这样做：）是否可以将结果保存在变量中？当然，只需在末尾添加
->result