removeEmptyDocuments

토큰화된 문서 배열, bag-of-words 모델 또는 bag-of-n-grams 모델에서 빈 문서 제거

구문

newDocuments = removeEmptyDocuments(documents)

newBag = removeEmptyDocuments(bag)

[___,idx] = removeEmptyDocuments(___)

설명

newDocuments = removeEmptyDocuments(documents)는 documents에서 단어가 없는 문서를 제거합니다.

newBag = removeEmptyDocuments(bag)는 bag-of-words 또는 bag-of-n-grams 모델 bag에서 단어나 n-gram이 없는 문서를 제거합니다.

[___,idx] = removeEmptyDocuments(___)는 제거된 문서의 인덱스도 반환합니다.

예제

배열에서 빈 문서 제거하기

토큰화된 문서로 구성된 배열에서 단어가 없는 문서를 제거합니다.

빈 문서가 포함된 토큰화된 문서로 구성된 배열을 만듭니다.

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

documents = 
  4×1 tokenizedDocument:

    6 tokens: an example of a short sentence
    0 tokens:
    4 tokens: a second short sentence
    0 tokens:

빈 문서를 제거합니다.

newDocuments = removeEmptyDocuments(documents)

newDocuments = 
  2×1 tokenizedDocument:

    6 tokens: an example of a short sentence
    4 tokens: a second short sentence

Bag-of-Words 모델에서 빈 문서 제거

bag-of-words 모델에서 단어를 포함하지 않는 문서를 제거합니다.

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:

        NumWords: 9
          Counts: [4×9 double]
      Vocabulary: ["An"    "example"    "of"    "a"    "short"    "sentence"    "."    "A"    "second"]
    NumDocuments: 4

bag-of-words 모델에서 빈 문서를 제거합니다.

newBag = removeEmptyDocuments(bag)

newBag = 
  bagOfWords with properties:

        NumWords: 9
          Counts: [2×9 double]
      Vocabulary: ["An"    "example"    "of"    "a"    "short"    "sentence"    "."    "A"    "second"]
    NumDocuments: 2

문서 및 해당 레이블 제거하기

배열에서 단어가 없는 문서를 제거하고, 제거된 문서의 인덱스를 사용하여 해당 레이블도 제거합니다.

빈 문서가 포함된 토큰화된 문서로 구성된 배열을 만듭니다.

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

documents = 
  4×1 tokenizedDocument:

    6 tokens: an example of a short sentence
    0 tokens:
    4 tokens: a second short sentence
    0 tokens:

레이블로 구성된 벡터를 만듭니다.

labels = ["T"; "F"; "F"; "T"]

labels = 4×1 string
    "T"
    "F"
    "F"
    "T"

빈 문서를 제거하고 제거된 문서의 인덱스를 가져옵니다.

[newDocuments, idx] = removeEmptyDocuments(documents)

newDocuments = 
  2×1 tokenizedDocument:

    6 tokens: an example of a short sentence
    4 tokens: a second short sentence

idx = 2×1

     2
     4

labels에서 해당 레이블을 제거합니다.

labels(idx) = []

labels = 2×1 string
    "T"
    "F"

입력 인수

documents — 입력 문서

tokenizedDocument 배열

입력 문서로, tokenizedDocument 배열로 지정됩니다.

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.

출력 인수

newDocuments — 출력 문서

tokenizedDocument 배열

출력 문서로, tokenizedDocument 배열로 반환됩니다.

newBag — 출력 모델

bagOfWords 객체 | bagOfNgrams 객체

출력 모델로, bagOfWords 객체 또는 bagOfNgrams 객체로 반환됩니다. newBag의 유형은 bag의 유형과 같습니다.

idx — 제거된 문서의 인덱스

양의 정수로 구성된 벡터

제거된 문서의 인덱스로, 양의 정수로 구성된 벡터로 반환됩니다.

버전 내역

R2017b에 개발됨

참고 항목

bagOfWords | bagOfNgrams | addDocument | removeDocument | tokenizedDocument

도움말 항목

• 분석할 텍스트 데이터 준비하기
• 분류를 위한 간단한 텍스트 모델 만들기
• 토픽 모델을 사용하여 텍스트 데이터 분석하기
• 다단어 구문을 사용하여 텍스트 데이터 분석하기
• 워드 클라우드를 사용하여 텍스트 데이터 시각화하기
• 딥러닝을 사용하여 텍스트 데이터 분류하기