pdf viewer library c# : How to copy pdf image into powerpoint SDK Library service wpf .net html dnn TextMiningO1-part1800

Data Science with R
Hands-On
Text Mining
3.2 Conversion to Lower Case
docs <- tm_map(docs, content_transformer(tolower))
inspect(docs[16])
## <<VCorpus>>
## Metadata: corpus specific: 0, document level (indexed): 0
## Content: documents: 1
##
## [[1]]
## <<PlainTextDocument>>
## Metadata: 7
## Content: chars: 44776
General character processing functions in R can be used to transform our corpus. A common
requirement is to map the documents to lower case, using tolower(). As above, we need to
wrap such functions with a content
transformer():
Copyright
2013-2015 Graham@togaware.com
Module: TextMiningO
Page: 10 of46
Draft Only
Generated 2016-01-10 10:00:58+11:00
How to copy pdf image into powerpoint - copy, paste, cut PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Detailed tutorial for copying, pasting, and cutting image in PDF page using C# class code
how to cut pdf image; how to cut a picture out of a pdf
How to copy pdf image into powerpoint - VB.NET PDF copy, paste image library: copy, paste, cut PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Tutorial for How to Cut or Copy an Image from One Page and Paste to Another
how to paste a picture into pdf; how to copy picture from pdf
Data Science with R
Hands-On
Text Mining
3.3 Remove Numbers
docs <- tm_map(docs, removeNumbers)
viewDocs(docs, 16)
## hybrid weighted random forests for
## classifying very high-dimensional data
## baoxun xu , joshua zhexue huang , graham williams and
## yunming ye
##
##
## department of computer science, harbin institute of technology shenzhen gr...
## school, shenzhen , china
##
## shenzhen institutes of advanced technology, chinese academy of sciences, s...
## , china
## email: amusing gmail.com
## random forests are a popular classification method based on an ensemble of a
## single type of decision trees from subspaces of data. in the literature, t...
## are many different types of decision tree algorithms, including c., cart, and
## chaid. each type of decision tree algorithm may capture different information
## and structure. this paper proposes a hybrid weighted random forest algorithm,
## simultaneously using a feature weighting method and a hybrid forest method to
## classify very high dimensional data. the hybrid weighted random forest alg...
## can effectively reduce subspace size and improve classification performance
## without increasing the error bound. we conduct a series of experiments on ...
## high dimensional datasets to compare our method with traditional random fo...
## methods and other classification methods. the results show that our method
## consistently outperforms these traditional methods.
## keywords: random forests; hybrid weighted random forest; classification; d...
##
....
Numbers may or may not be relevant to our analyses. This transform can remove numbers
simply.
Copyright
2013-2015 Graham@togaware.com
Module: TextMiningO
Page: 11 of46
Draft Only
Generated 2016-01-10 10:00:58+11:00
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
Ability to put image into defined location on PDF page. Provide image attributes adjust functionalities, such as resize image by zooming and cropping.
how to copy an image from a pdf to word; how to copy an image from a pdf to powerpoint
C# PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in C#.net
Ability to copy selected PDF pages and paste into another PDF file. Copy three pages from test1.pdf and paste into test2.pdf.
copy and paste image from pdf to word; copying a pdf image to word
Data Science with R
Hands-On
Text Mining
3.4 Remove Punctuation
docs <- tm_map(docs, removePunctuation)
viewDocs(docs, 16)
## hybrid weighted random forests for
## classifying very highdimensional data
## baoxun xu joshua zhexue huang graham williams and
## yunming ye
##
##
## department of computer science harbin institute of technology shenzhen gra...
## school shenzhen china
##
## shenzhen institutes of advanced technology chinese academy of sciences she...
## china
## email amusing gmailcom
## random forests are a popular classification method based on an ensemble of a
## single type of decision trees from subspaces of data in the literature there
## are many different types of decision tree algorithms including c cart and
## chaid each type of decision tree algorithm may capture different information
## and structure this paper proposes a hybrid weighted random forest algorithm
## simultaneously using a feature weighting method and a hybrid forest method to
## classify very high dimensional data the hybrid weighted random forest algo...
## can effectively reduce subspace size and improve classification performance
## without increasing the error bound we conduct a series of experiments on e...
## high dimensional datasets to compare our method with traditional random fo...
## methods and other classification methods the results show that our method
## consistently outperforms these traditional methods
## keywords random forests hybrid weighted random forest classification decis...
##
....
Punctuation can provide gramatical context which supports understanding. Often for initial
analyses we ignore the punctuation. Later we will use punctuation to support the extraction of
meaning.
Copyright
2013-2015 Graham@togaware.com
Module: TextMiningO
Page: 12 of46
Draft Only
Generated 2016-01-10 10:00:58+11:00
VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images
Home ›› XDoc.PDF ›› VB.NET PDF: Extract PDF Image. Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document in VB.NET Project.
paste picture into pdf; how to copy pictures from pdf file
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
PDF ›› C# PDF: Extract PDF Image. How to C#: Extract Image from PDF Document. Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document.
how to copy picture from pdf file; how to copy text from pdf image to word
Data Science with R
Hands-On
Text Mining
3.5 Remove English Stop Words
docs <- tm_map(docs, removeWords, stopwords("english"))
inspect(docs[16])
## <<VCorpus>>
## Metadata: corpus specific: 0, document level (indexed): 0
## Content: documents: 1
##
## [[1]]
## <<PlainTextDocument>>
## Metadata: 7
## Content: chars: 32234
Stop words are common words found in a language. Words like for, very, and, of, are, etc, are
common stop words. Notice they have been removed from the above text.
We can list the stop words:
length(stopwords("english"))
## [1] 174
stopwords("english")
##
[1] "i"
"me"
"my"
"myself"
"we"
##
[6] "our"
"ours"
"ourselves" "you"
"your"
## [11] "yours"
"yourself"
"yourselves" "he"
"him"
## [16] "his"
"himself"
"she"
"her"
"hers"
## [21] "herself"
"it"
"its"
"itself"
"they"
## [26] "them"
"their"
"theirs"
"themselves" "what"
....
Copyright
2013-2015 Graham@togaware.com
Module: TextMiningO
Page: 13 of46
Draft Only
Generated 2016-01-10 10:00:58+11:00
VB.NET PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in vb.
Dim page As PDFPage = doc.GetPage(3) ' Select image by the point VB.NET: Clone a PDF Page. Dim doc As PDFDocument = New PDFDocument(filepath) ' Copy the first
copy image from pdf to word; paste image into preview pdf
C# Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to PDF
Excellent .NET control for turning all PowerPoint presentation into high quality PDF without losing formatting in C#.NET Class. Convert
copy picture to pdf; cut and paste image from pdf
Data Science with R
Hands-On
Text Mining
3.6 Remove Own Stop Words
docs <- tm_map(docs, removeWords, c("department""email"))
viewDocs(docs, 16)
## hybrid weighted random forests
## classifying highdimensional data
## baoxun xu joshua zhexue huang graham williams
## yunming ye
##
##
##
computer science harbin institute technology shenzhen graduate
## school shenzhen china
##
## shenzhen institutes advanced technology chinese academy sciences shenzhen
## china
## amusing gmailcom
## random forests
popular classification method based
ensemble
## single type decision trees subspaces data
literature
## many different types decision tree algorithms including c cart
## chaid type decision tree algorithm may capture different information
## structure paper proposes hybrid weighted random forest algorithm
## simultaneously using feature weighting method
hybrid forest method
## classify high dimensional data hybrid weighted random forest algorithm
## can effectively reduce subspace size improve classification performance
## without increasing error bound conduct series experiments eight
## high dimensional datasets compare method traditional random forest
## methods
classification methods results show
method
## consistently outperforms traditional methods
## keywords random forests hybrid weighted random forest classification decis...
##
....
Previously we used the English stopwords provided by tm. We could instead or in addition
remove our own stop words as we have done above. We have chosen here two words, simply
for illustration. The choice might depend on the domain of discourse, and might not become
apparent until we’ve done some analysis.
Copyright
2013-2015 Graham@togaware.com
Module: TextMiningO
Page: 14 of46
Draft Only
Generated 2016-01-10 10:00:58+11:00
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
document. Ability to put image into specified PDF page position and save existing PDF file or output a new PDF file. An independent
how to copy image from pdf to word document; copy a picture from pdf to word
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in C#.net
Parameters: Name, Description, Valid Value. value, The char wil be added into PDF page, 0
copy image from pdf acrobat; paste jpg into pdf preview
Data Science with R
Hands-On
Text Mining
3.7 Strip Whitespace
docs <- tm_map(docs, stripWhitespace)
viewDocs(docs, 16)
## hybrid weighted random forests
## classifying highdimensional data
## baoxun xu joshua zhexue huang graham williams
## yunming ye
##
##
## computer science harbin institute technology shenzhen graduate
## school shenzhen china
##
## shenzhen institutes advanced technology chinese academy sciences shenzhen
## china
## amusing gmailcom
## random forests popular classification method based ensemble
## single type decision trees subspaces data literature
## many different types decision tree algorithms including c cart
## chaid type decision tree algorithm may capture different information
## structure paper proposes hybrid weighted random forest algorithm
## simultaneously using feature weighting method hybrid forest method
## classify high dimensional data hybrid weighted random forest algorithm
## can effectively reduce subspace size improve classification performance
## without increasing error bound conduct series experiments eight
## high dimensional datasets compare method traditional random forest
## methods classification methods results show method
## consistently outperforms traditional methods
## keywords random forests hybrid weighted random forest classification decis...
##
....
Copyright
2013-2015 Graham@togaware.com
Module: TextMiningO
Page: 15 of46
Draft Only
Generated 2016-01-10 10:00:58+11:00
Data Science with R
Hands-On
Text Mining
3.8 Specic Transformations
We might also have some specic transformations we would like to perform. The examples here
may or may not be useful, depending on how we want to analyse the documents. This is really
for illustration using the part of the document we are looking at here, rather than suggesting
this specic transform adds value.
toString <- content_transformer(function(xfromtogsub(from, to, x))
docs <- tm_map(docs, toString, "harbin institute technology""HIT")
docs <- tm_map(docs, toString, "shenzhen institutes advanced d technology""SIAT")
docs <- tm_map(docs, toString, "chinese academy sciences""CAS")
inspect(docs[16])
## <<VCorpus>>
## Metadata: corpus specific: 0, document level (indexed): 0
## Content: documents: 1
##
## [[1]]
## <<PlainTextDocument>>
## Metadata: 7
## Content: chars: 30117
Copyright
2013-2015 Graham@togaware.com
Module: TextMiningO
Page: 16 of46
Draft Only
Generated 2016-01-10 10:00:58+11:00
Data Science with R
Hands-On
Text Mining
3.9 Stemming
docs <- tm_map(docs, stemDocument)
viewDocs(docs, 16)
## hybrid weight random forest
## classifi highdimension data
## baoxun xu joshua zhexu huang graham william
## yunm ye
##
##
## comput scienc HIT shenzhen graduat
## school shenzhen china
##
## SIAT CAS shenzhen
## china
## amus gmailcom
## random forest popular classif method base ensembl
## singl type decis tree subspac data literatur
## mani differ type decis tree algorithm includ c cart
## chaid type decis tree algorithm may captur differ inform
## structur paper propos hybrid weight random forest algorithm
## simultan use featur weight method hybrid forest method
## classifi high dimension data hybrid weight random forest algorithm
## can effect reduc subspac size improv classif perform
## without increas error bound conduct seri experi eight
## high dimension dataset compar method tradit random forest
## method classif method result show method
## consist outperform tradit method
## keyword random forest hybrid weight random forest classif decis tree
##
....
Stemming uses an algorithm that removes common word endings for Englishwords, such as \es",
\ed" and \’s".
Copyright
2013-2015 Graham@togaware.com
Module: TextMiningO
Page: 17 of46
Draft Only
Generated 2016-01-10 10:00:58+11:00
Data Science with R
Hands-On
Text Mining
4 Creating a Document Term Matrix
Adocument term matrix is simply a matrix with documents as the rows andterms as the columns
and a count of the frequency of words as the cells of the matrix. We use DocumentTermMatrix()
to create the matrix:
dtm <- DocumentTermMatrix(docs)
dtm
## <<DocumentTermMatrix (documents: 46, terms: 6508)>>
## Non-/sparse entries: 30061/269307
## Sparsity
: 90%
## Maximal term length: 56
## Weighting
: term frequency (tf)
We can inspect the document term matrix using inspect(). Here, to avoid too much output,
we select a subset of inspect.
inspect(dtm[1:51000:1005])
## <<DocumentTermMatrix (documents: 5, terms: 6)>>
## Non-/sparse entries: 7/23
## Sparsity
: 77%
## Maximal term length: 9
## Weighting
: term frequency (tf)
##
....
The document term matrix is in fact quite sparse (that is, mostly empty) and so it is actually
stored in a much more compact representation internally. We can still get the row and column
counts.
class(dtm)
## [1] "DocumentTermMatrix"
"simple_triplet_matrix"
dim(dtm)
## [1]
46 6508
The transpose is created using TermDocumentMatrix():
tdm <- TermDocumentMatrix(docs)
tdm
## <<TermDocumentMatrix (terms: 6508, documents: 46)>>
## Non-/sparse entries: 30061/269307
## Sparsity
: 90%
## Maximal term length: 56
## Weighting
: term frequency (tf)
We will use the document term matrix for the remainder of the chapter.
Copyright
2013-2015 Graham@togaware.com
Module: TextMiningO
Page: 18 of46
Draft Only
Generated 2016-01-10 10:00:58+11:00
Data Science with R
Hands-On
Text Mining
5 Exploring the Document Term Matrix
We can obtain the term frequencies as a vector by converting the document term matrix into a
matrix and summing the column counts:
freq <- colSums(as.matrix(dtm))
length(freq)
## [1] 6508
By orderingthe frequencies we canlist the most frequent terms and the least frequent terms:
ord <- order(freq)
# Least frequent terms.
freq[head(ord)]
## aaaaaaeaceeaeeieaeaeeiiaiaciaiicaiaeaeaoeneiacaeaaeooooo
##
1
##
aab
##
1
##
aadrbltn
##
1
##
aadrhtmliv
##
1
##
aai
##
1
....
Notice these terms appear just once and are probably not really terms that are of interest to us.
Indeed they are likely to be spurious terms introduced through the translation of the original
document from PDF to text.
# Most frequent terms.
freq[tail(ord)]
##
can dataset pattern
use
mine
data
##
709
776
887
1366
1446
3101
These terms are much more likely to be of interest to us. Not surprising, given the choice
of documents in the corpus, the most frequent terms are: data, mine, use, pattern, dataset,
can.
Copyright
2013-2015 Graham@togaware.com
Module: TextMiningO
Page: 19 of46
Draft Only
Generated 2016-01-10 10:00:58+11:00
Documents you may be interested
Documents you may be interested