我想使用R来进行文本分类。我用DocumentTermMatrix返回字的矩阵: library(tm)
crude <- "japan korea usa uk albania azerbaijan"
corps <- Corpus(VectorSource(crude))
dtm <- DocumentTermMatrix(corps)
inspect(dtm)
words <-
当我尝试在纯文本上使用strsplit时,它具有所需的属性,即存储的值将从字符串转换为具有字符串的向量。例如, txt = "The fox is Brown.\nThe Fox has a tail."
strsplit(txt, "\n")
对于我使用的是NLP包的实际问题,TM(v0.7-1)中的R 3.4.0在Windows 7 当我创建我的文集并尝试使用content_transf
我正在使用tm包清理Twitter语料库。但是,该软件包无法清理表情符号。 这里有一个重复的代码: July4th_clean <- tm_map(July4th_clean, content_transformer(tolower))
Error in FUN(content(x), ...) : invalid input 'RT ElleJohnson Love of country is
我有一个260 RTI应用程序的数据集。我应该对他们执行LDA。我使用tm和RTextTools软件包创建了term-doc矩阵。但是,输出差别很大。 Tm软件包不显示任何稀疏的条目数量。总条款数量差别很大。 下面是代码: library("tm")
library("RTextTools")
<I read the data here into a variable called 'data