<commit_before>---
title: Távoli olvasó ír–olvas
layout: post
categories: szovegek
tags: R distant&nbsp;reading tutorial
---

##Csoportos fájlfeldolgozás
A két eddigi poszt alapján sokmindent meg lehet csinálni egy-egy fájllal/változóval. De mi van sok szöveget akarunk (pontosítok: nem akarunk) elolvasni (mechanikusabb kifejezéssel, és pontosabban: feldolgozni)? Az [R][r]-ben erre is van(nak) megoldás(ok). Persze ezek azok, amelyeket én ki tudtam guglizni, helpdeszkázni magamnak.

## 1. Csoportos beolvasás
- <NAME> a [MEK](http://mek.oszk.hu/07300/07324/07324.htm)-en található *Árnyképek* című novelláskötetét olvassuk be novellánként. Először sajnos el kell mentegetnünk külön `.txt` fájlként mind a nyolcat. Mivel nincsenek olyan elemek, amelyeket könnyen megtalálhatnánk, ezért automatikusan megkerestetni a novellahatárokat nem lehet.
Miután ezt megcsináltuk, utána olvassuk be őket az [RStudio][rstudio]-ba (az `#` továbbra is az én kommentárom, nem kell beírni, a `>` pedig a promptjel, nem kell beírni – a botrányos tördelés pedig a keretrendszer bágja vagy fícsöre – kinek hogy [nem] tetszik).

`````R
# 1. lépés: először elmentettük a `.txt`-s fájlneveket a `filenames` változóba abból a könyvtárból, ahol a fájlok vannak
> filenames <- list.files(path="~/Documents/distantreading/R_gyakorlatok/rutmutato/arnykepek", pattern="*.txt")

# 2. lépés: beolvassuk magukat a fájlokat a `filelist` nevű listába. A listának nyolc eleme van, mindegyik egy-egy fájlt tartalmaz bekezdésenként beolvasva, minden elemnek a saját fájlneve a jelölője
> filelist <- lapply(filenames, readLines)

# 3. lépés: az egyes elemeket mentsük külön karaktervektorba, az eredmény 8 darab változó lesz: arnykepek1, arnykepek2 stb.
> list2env(setNames(filelist,paste0("arnykepek",seq_along(filelist))), envir = parent.frame())
`````

## 2. Csoportos feldolgozás
- Az eddigi lépések végére érve van nyolc változónk, amelyek bekezdésenként tartalmazzák a nyolc novellát. Ebből még nem sok elemzés jön ki, de ha az egyes szövegek érdekelnek bennünket, akkor az előző posztok alapján ((egyik)[http://labadigergely.github.io/szovegek/2016/12/04/R1/], (másik)[http://labadigergely.github.io/szovegek/2016/12/10/R2/]) lehet dolgozni velük.
- Ellenben tovább is dolgozhatunk a nyolc novellával együtt: ejtsük ki az írásjeleket és kisbetűsítsük. (1)
- Keressük meg mind a nyolc novellában az "árny" karaktersort! (mivel egy nem feldolgozott fájl az alap, ezért a "szárnyak" is találat lesz – anagrammatikus olvasat) (2)
- Hozzunk létre egy `arnyido` nevű változót, amely olyan hosszú, mint az egyes novellák (a szavainak egymásutánját értve a novellaidő alatt) (3), majd jelöljük, hol fordul elő az "árny" karaktersor! (4)<commit_msg>whatelse<commit_after>---
title: Távoli olvasó ír–olvas
layout: post
categories: szovegek
tags: R distant&nbsp;reading tutorial
---

## Csoportos fájlfeldolgozás
A két eddigi poszt alapján sokmindent meg lehet csinálni egy-egy fájllal/változóval. De mi van sok szöveget akarunk (pontosítok: nem akarunk) elolvasni (mechanikusabb kifejezéssel, és pontosabban: feldolgozni)? Az [R][r]-ben erre is van(nak) megoldás(ok). Persze ezek azok, amelyeket én ki tudtam guglizni, helpdeszkázni magamnak.

## 1. Csoportos beolvasás
- <NAME> a [MEK](http://mek.oszk.hu/07300/07324/07324.htm)-en található *Árnyképek* című novelláskötetét olvassuk be novellánként. Először sajnos el kell mentegetnünk külön `.txt` fájlként mind a nyolcat. Mivel nincsenek olyan elemek, amelyeket könnyen megtalálhatnánk, ezért automatikusan megkerestetni a novellahatárokat nem lehet.
Miután ezt megcsináltuk, utána olvassuk be őket az [RStudio][rstudio]-ba (az `#` továbbra is az én kommentárom, nem kell beírni, a `>` pedig a promptjel, nem kell beírni – a botrányos tördelés pedig a keretrendszer bágja vagy fícsöre – kinek hogy [nem] tetszik).

`````R
# 1. lépés: először elmentettük a `.txt`-s fájlneveket a `filenames` változóba abból a könyvtárból, ahol a fájlok vannak
> filenames <- list.files(path="~/Documents/distantreading/R_gyakorlatok/rutmutato/arnykepek", pattern="*.txt")

# 2. lépés: beolvassuk magukat a fájlokat a `filelist` nevű listába. A listának nyolc eleme van, mindegyik egy-egy fájlt tartalmaz bekezdésenként beolvasva, minden elemnek a saját fájlneve a jelölője
> filelist <- lapply(filenames, readLines)

# 3. lépés: az egyes elemeket mentsük külön karaktervektorba, az eredmény 8 darab változó lesz: arnykepek1, arnykepek2 stb.
> list2env(setNames(filelist,paste0("arnykepek",seq_along(filelist))), envir = parent.frame())
`````

## 2. Csoportos feldolgozás
- Az eddigi lépések végére érve van nyolc változónk, amelyek bekezdésenként tartalmazzák a nyolc novellát. Ebből még nem sok elemzés jön ki, de ha az egyes szövegek érdekelnek bennünket, akkor az előző posztok alapján ((egyik)[http://labadigergely.github.io/szovegek/2016/12/04/R1/], (másik)[http://labadigergely.github.io/szovegek/2016/12/10/R2/]) lehet dolgozni velük.
- Ellenben tovább is dolgozhatunk a nyolc novellával együtt: ejtsük ki az írásjeleket és kisbetűsítsük. (1)
- Keressük meg mind a nyolc novellában az "árny" karaktersort! (mivel egy nem feldolgozott fájl az alap, ezért a "szárnyak" is találat lesz – anagrammatikus olvasat) (2)
- Hozzunk létre egy `arnyido` nevű változót, amely olyan hosszú, mint az egyes novellák (a szavainak egymásutánját értve a novellaidő alatt) (3), majd jelöljük, hol fordul elő az "árny" karaktersor! (4)
{'fraction_non_alphanumeric': 0.09225092250922509, 'fraction_numerical': 0.01734317343173432, 'mean_word_length': 5.453571428571428, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 13, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'dir': 'git-commits-cleaned', 'id': '7424794', 'n_tokens_mistral': 2462, 'n_tokens_neox': 2446, 'n_words': 637}