addDocument

bag-of-words 모델 또는 bag-of-n-grams 모델에 문서 추가

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구문

newBag = addDocument(bag,documents)

설명

예제

newBag = addDocument(bag,documents)는 documents를 bag-of-words 모델 또는 bag-of-n-grams 모델 bag에 추가합니다.

예제

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bag-of-words 모델에 문서 추가하기

라이브 스크립트 열기

토큰화된 문서로 구성된 배열에서 bag-of-words 모델을 만듭니다.

documents = tokenizedDocument([
    "an example of a short sentence"
    "a second short sentence"]);
bag = bagOfWords(documents)

bag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: [2x7 double]
      Vocabulary: ["an"    "example"    "of"    "a"    "short"    "sentence"    "second"]
        NumWords: 7
    NumDocuments: 2

토큰화된 문서로 구성된 배열을 하나 더 만들고 동일한 bag-of-words 모델에 추가합니다.

documents = tokenizedDocument([ 
    "a third example of a short sentence" 
    "another short sentence"]);
newBag = addDocument(bag,documents)

newBag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: [4x9 double]
      Vocabulary: ["an"    "example"    "of"    "a"    "short"    "sentence"    "second"    "third"    "another"]
        NumWords: 9
    NumDocuments: 4

파일 데이터저장소를 사용하여 여러 파일에서 텍스트 가져오기

라이브 스크립트 열기

텍스트 데이터가 한 폴더 내 여러 파일에 포함되어 있는 경우 파일 데이터저장소를 사용하여 텍스트 데이터를 MATLAB으로 가져올 수 있습니다.

예제 소네트 텍스트 파일을 위한 파일 데이터저장소를 만듭니다. 예제 소네트의 파일 이름은 "exampleSonnetN.txt"입니다. 여기서 N은 소네트 번호입니다. extractFileText를 읽기 함수로 지정합니다.

readFcn = @extractFileText;
fds = fileDatastore('exampleSonnet*.txt','ReadFcn',readFcn);

빈 bag-of-words 모델을 만듭니다.

bag = bagOfWords

bag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: []
      Vocabulary: [1x0 string]
        NumWords: 0
    NumDocuments: 0

루프를 사용해 데이터저장소에 있는 파일을 순회하여 각 파일을 읽어옵니다. 각 파일의 텍스트를 토큰화하고 문서를 bag에 추가합니다.

while hasdata(fds)
    str = read(fds);
    document = tokenizedDocument(str);
    bag = addDocument(bag,document);
end

업데이트된 bag-of-words 모델을 표시합니다.

bag

bag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: [4x276 double]
      Vocabulary: ["From"    "fairest"    "creatures"    "we"    "desire"    "increase"    ","    "That"    "thereby"    "beauty's"    "rose"    "might"    "never"    "die"    "But"    "as"    "the"    "riper"    "should"    ...    ] (1x276 string)
        NumWords: 276
    NumDocuments: 4

입력 인수

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`bag` — 입력 bag-of-words 모델 또는 bag-of-n-grams 모델
`bagOfWords` 객체 | `bagOfNgrams` 객체

입력 bag-of-words 모델 또는 bag-of-n-grams 모델로, bagOfWords 객체 또는 bagOfNgrams 객체로 지정됩니다.

`documents` — 입력 문서
`tokenizedDocument` 배열 | 단어로 구성된 string형 배열 | 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열

입력 문서로, tokenizedDocument 배열, 단어로 구성된 string형 배열 또는 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정됩니다. documents가 tokenizedDocument 배열이 아닌 경우 이는 단일 문서를 나타내고 각 요소가 단어인 행 벡터여야 합니다. 문서를 여러 개 지정하려면 tokenizedDocument 배열을 사용하십시오.