1 Warm Up (共 20 分)

1.1 String Processing without RegEx (20 分)

請寫一個函數 insert_spaces()，用來將傳入的字串的各個字元之間插入空白。此函數會在後面的題目用到。

要求：

  • 此題不可使用到 Regular Expression i.e. 不能使用 stringr 以及 base R 的 grep 系列函數 (見 ?grep 內出現的函數)
  • 此題可能會使用到 strsplit(), sapply() 與 paste()
insert_spaces <- function(x) {
  # Write your code here
  x <- sapply(x, function(words) {
    splits <- strsplit(words, split = "")
    vectors <- unlist(splits)
    result <- paste(vectors, collapse = " ")
    return(result)
  })
  return(as.vector(x))
}

#### Do not modify the code below ####
insert_spaces("abc")
insert_spaces(c("abc", "defg", "12345"))
# Should print out
#> [1] "a b c"
#> [1] "a b c"     "d e f g"   "1 2 3 4 5"
#> [1] "a b c"
#> [1] "a b c"     "d e f g"   "1 2 3 4 5"

2 成語典處理 (共 100 分)

2.1 純文字檔清理 (15 分)

作業的 repo 中有一份純文字檔 idioms.txt。idioms.txt 是一個成語字典，裡面的每一行是一筆成語的資料，請先觀察這份純文字檔案的規律：

【澡身浴德】  《禮記·儒行》：“儒有澡身而浴德。”孔穎達疏：“澡身，謂能澡潔其身不染濁也；浴德，謂沐浴於德以德自清也。”謂修養身心，使之高潔。
【枕麹藉糟】  枕著酒，墊著酒糟。謂嗜酒，醉酒。
【正本清源】  從根源上進行整頓清理。
【認雞作鳳】  佛教語。謂認凡庸為珍貴。
【擊轂摩肩】  形容車馬眾多。語出《戰國策·齊策一》：“臨淄之涂，車轂擊，人肩摩。”
【鳥覆危巢】  鳥巢因建於弱枝而傾覆。比喻處境極端危險。
【眼中有鐵】  比喻軍容整肅。語出《資治通鑒·陳世祖天嘉五年》：“春，正月，庚申朔，齊主登北城，軍容甚整。突厥咎周人曰：‘爾言齊亂，故來伐之：今齊人眼中亦有鐵，何可當耶！’”
...

請將 idioms.txt 讀進 R 成一個 character vector (每個元素皆為一筆成語或四字格, e.g. 【枕麹藉糟】 枕著酒，墊著酒糟。謂嗜酒，醉酒。)，並取出位於 【】 之內的詞彙。我們僅需要 4 個字組合而成的詞彙，不在此範圍內的請將其濾掉。請將最後的結果儲存於變數 idiom：

# Write your code here
library(stringr)
idioms <- readLines("idioms.txt")
idiom <- str_match(idioms, "【\\w{4}】") 
idiom <- str_remove(idiom, "(【)")
idiom <- str_remove(idiom, "(】)")
idiom <- as.vector(idiom)
idiom <- idiom[!is.na(idiom)]
# 請勿更動下方程式碼
head(idiom)
length(idiom)
sum(is.na(idiom))
# Should print out:
#> [1] "澡身浴德" "枕麹藉糟" "正本清源" "認雞作鳳" "擊轂摩肩" "鳥覆危巢"
#> [1] 9705
#> [1] 0
#> [1] "澡身浴德" "枕麹藉糟" "正本清源" "認雞作鳳" "擊轂摩肩" "鳥覆危巢"
#> [1] 9705
#> [1] 0
  1. 你應該會使用到 readLines() 以將 idioms.txt 讀入
  2. 你應該會使用到 str_match() 以取出 【】 內的成語

2.2 四字格分類器 (60 分)

中文裡面常常出現由四個字組合而成的表達方式，稱為四字格。四字格裡往往可以看到一些語言中的規律。 你的任務是完成下方的 classify()。這個函數可以將輸入的四字格，依據其內部結構，分成 15 種類別：

  1. ABCD: 例如，「兩全其美」、「有夠討厭」
  2. AABC: 例如，「侃侃而談」、「洋洋自得」
  3. ABAC: 例如，「滿坑滿谷」、「不屈不撓」
  4. ABBC: 例如，「雪山山脈」、「NCCU」
  5. ABCA: 例如，「精益求精」、「忍無可忍」
  6. ABCB: 例如，「載舟覆舟」、「屨及劍及」
  7. ABCC: 例如，「氣喘吁吁」、「書空咄咄」
  8. AAAB: 例如，「屁屁屁啦」(結巴)
  9. AABA: 例如，「一一得一」(九九乘法表)
  10. AABB: 例如，「坦坦蕩蕩」、「吞吞吐吐」
  11. ABAA: 例如，「冷氣冷冷」
  12. ABAB: 例如，「慢來慢來」
  13. ABBA: 例如，「你看看你」、「ABBA」(合唱團)
  14. ABBB: 例如，「哇哈哈哈」
  15. AAAA: 例如，「哈哈哈哈」、「嘿嘿嘿嘿」
classify <- function(idioms) {
  # Write your code here
  idioms <- sapply(idioms, function(words) {
    splits <- strsplit(words, split = "")
    
    pattern <- c()
    for (word in splits[[1]]) {
      if (!(word %in% pattern)) {
        pattern <- c(pattern, word)
      }
    }
    names(pattern) <- LETTERS[1:length(pattern)]
    
    symbol <- sapply(splits[[1]], function(char) {
      return((names(pattern[!is.na((str_match(char, pattern)))])))
    })
    
    symbols <- as.vector(paste(symbol, collapse=""))
    return(symbols)
  })
  
  return(as.vector(idioms))
}

##### 請勿更動下方程式碼 #####
idioms <- c("念茲在茲", "騰雲駕霧", "清清白白", "一五一十", "防不勝防", "哈哈哈哈")
classify(idioms)
test_pats <- strsplit("ABCC ABCA ABCB ABAC ABBC AABC AAAB AABA ABAA ABBB AABB ABAB ABBA", " ")[[1]]
paste(classify(test_pats), collapse = " ")
# Should print out:
#> [1] "ABCB" "ABCD" "AABB" "ABAC" "ABCA" "AAAA"
#> [1] "ABCC ABCA ABCB ABAC ABBC AABC AAAB AABA ABAA ABBB AABB ABAB ABBA"
#> [1] "ABCB" "ABCD" "AABB" "ABAC" "ABCA" "AAAA"
#> [1] "ABCC ABCA ABCB ABAC ABBC AABC AAAB AABA ABAA ABBB AABB ABAB ABBA"

2.3 建立 data frame (25 分)

請使用 classify(), insert_spaces() 以及 tidyr::separate() ，將儲存在 idiom 中的成語變成一個 data frame 並儲存於變數 d 。這個 data frame 必須有 6 個變項 (資料類型皆為 character)：

  • idiom: 本來儲存於變數 idiom 中的成語
  • class: 依據成語內部結構的分類結果
  • first: 該成語的第一個字
  • second: 該成語的第二個字
  • third: 該成語的第三個字
  • fourth: 該成語的第四個字
# Write your code here
library(dplyr)
library(tidyr)
d <- data.frame(idiom = idiom, class = classify(idiom), sep_idiom = insert_spaces(idiom))
d <- d %>% separate(sep_idiom, c("first", "second", "third", "fourth"), sep = " ")
##### 請勿更動下方程式碼 #####
d %>% filter(class == "AABC") %>% tail()
cat('\n')
d %>% group_by(class) %>% summarise(count = n())
# Should print out:
#> # A tibble: 6 x 6
#>   idiom    class first second third fourth
#>   <chr>    <chr> <chr> <chr>  <chr> <chr> 
#> 1 面面俱圓 AABC  面    面     俱    圓    
#> 2 碌碌無能 AABC  碌    碌     無    能    
#> 3 默默無言 AABC  默    默     無    言    
#> 4 洋洋自得 AABC  洋    洋     自    得    
#> 5 誇誇而談 AABC  誇    誇     而    談    
#> 6 面面相覷 AABC  面    面     相    覷    
#> 
#> # A tibble: 15 x 2
#>    class count
#>    <chr> <int>
#>  1 AAAA      1
#>  2 AAAB      1
#>  3 AABA      1
#>  4 AABB     60
#>  5 AABC     78
#>  6 ABAA      1
#>  7 ABAB      1
#>  8 ABAC    278
#>  9 ABBA      1
#> 10 ABBB      1
#> 11 ABBC      1
#> 12 ABCA     20
#> 13 ABCB     44
#> 14 ABCC     43
#> 15 ABCD   9174
#>       idiom class first second third fourth
#> 73 面面俱圓  AABC    面     面    俱     圓
#> 74 碌碌無能  AABC    碌     碌    無     能
#> 75 默默無言  AABC    默     默    無     言
#> 76 洋洋自得  AABC    洋     洋    自     得
#> 77 誇誇而談  AABC    誇     誇    而     談
#> 78 面面相覷  AABC    面     面    相     覷
#> 
#> # A tibble: 15 x 2
#>    class count
#>    <chr> <int>
#>  1 AAAA      1
#>  2 AAAB      1
#>  3 AABA      1
#>  4 AABB     60
#>  5 AABC     78
#>  6 ABAA      1
#>  7 ABAB      1
#>  8 ABAC    278
#>  9 ABBA      1
#> 10 ABBB      1
#> 11 ABBC      1
#> 12 ABCA     20
#> 13 ABCB     44
#> 14 ABCC     43
#> 15 ABCD   9174