大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了无法将语料库转换为R中的数据框架，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我有一个文本数据的数据框,我需要阻止它.因此,我将其转换为语料库,然后将其转换为词干,然后完成词干中的单词,然后尝试将文本数据框作为输出.
@H_199_4@myCorpus <- Corpus(Vectorsource(textDf$text)) myCorpus <- tm_map(myCorpus,removeWords,stopwords('english')) myCorpus <- tm_map(myCorpus,content_transformer(tolower)) myCorpus <- tm_map(myCorpus,removePunctuation) DictCorpus <- myCorpus myCorpus <- tm_map(myCorpus,stemDocument) myCorpus <- tm_map(myCorpus,stemCompletion,Dictionary=DictCorpus)现在我正试图从这个语料库中获取一个数据帧,所以我尝试了以下命令.
dataframe< -data.frame(text = unlist(sapply(myCorpus,'[',“content”)),
StringsAsFactors = F)
和
dataframe< -data.frame(text = unlist(sapply(myCorpus,[)),StringsAsFactors = F) 并且
dataframe <-
data.frame(id=sapply(corpus,meta,"id"),text=unlist(lapply(sapply(corpus,"content"),paste,collapse="\n")),StringsAsFactors=falSE)
从this链接
所有这些都会产生以下错误：
Error in UseMethod("meta",X) :
no applicable method for 'meta' applied to an object of class "character"
任何帮助将不胜感激.
data.frame(text = sapply(myCorpus,as.character),StringsAsFactors = falSE)
用工作解决方案编辑,以原油为例
这里的问题是你不能将stemCompletion应用为转换.
getTransformations() ## [1] "removenumbers" "removePunctuation" "removeWords" "stemDocument" "StripWhitespace"
不包括stemCompletion,它将带有标记的标记的向量作为输入.
所以这应该这样做：首先提取转换后的文本并标记它们,然后完成词干,然后粘贴在一起.在这里,我使用内置的粗语料库说明了解决方案.
data(crudE) myCorpus <- crude myCorpus <- tm_map(myCorpus,stemDocument) # tokenize the corpus myCorpusTokenized <- lapply(myCorpus,scan_tokenizer) # stem complete each token vector myTokensStemCompleted <- lapply(myCorpusTokenized,DictCorpus) # concatenate tokens by document,create data frame myDf <- data.frame(text = sapply(myTokensStemCompleted,collapse = " "),StringsAsFactors = falSE)
以上是大佬教程为你收集整理的无法将语料库转换为R中的数据框架全部内容，希望文章能够帮你解决无法将语料库转换为R中的数据框架所遇到的程序开发问题。
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