R - Анализировать местоимения

Короткий ответ: вам необходимо реализовать дополнительную (соответствующую) эвристику. Например, быстрый и грязный подход к обнаружению шаблона SUBJECT-VERB-OBJECT заключается в поиске троек NOUN-VERB-NOUN (или PRONOUN-VERB-NOUN), как рекомендовано Извлечь тройное подлежащее, сказуемое и объектное предложение - не уверен, что есть расширенный пакет NLP в R, который пока делает это надежно.

Для ваших данных сначала создайте теги POS, используя http://smart-statistics.com/part-speech-tagging-r/ (любой пакет POS в порядке):

library(devtools)
devtools::install_github("bnosac/RDRPOSTagger")
library(RDRPOSTagger)
devtools::install_github("ropensci/tokenizers")
library(tokenizers)

Затем создайте теги для своих данных:

sent <- "She likes long walks on the beach with her dogs."
unipostagger <- rdr_model(language = "English", annotation = "UniversalPOS")
pos <- rdr_pos(unipostagger, sent)

> pos
   doc_id token_id token   pos
1      d1        1   She  PRON
2      d1        2 likes  VERB
3      d1        3  long   ADJ
4      d1        4 walks  VERB
5      d1        5    on   ADP
6      d1        6   the   DET
7      d1        7 beach  NOUN
8      d1        8  with   ADP
9      d1        9   her  PRON
10     d1       10  dogs  NOUN
11     d1       11     . PUNCT

А затем извлеките узор:

> subj <- pos %>% filter(grepl("PRON|NOUN",pos)) %>% select(token) %>% slice(1)
> verb <- pos %>% filter(grepl("VERB",pos)) %>% select(token) %>% slice(1)
> obj <- pos %>% filter(grepl("PRON|NOUN",pos)) %>% select(token) %>% slice(n())
> paste(subj, verb, obj)
[1] "She likes dogs"

Очевидно, что эффективность будет зависеть от сложности ваших предложений.