我使用R 中的包termDocumentMatrix
创建了一个。tm
我正在尝试创建一个包含 50 个最常出现的术语的矩阵/数据框。
当我尝试转换为矩阵时,出现此错误:
> ap.m <- as.matrix(mydata.dtm)
Error: cannot allocate vector of size 2.0 Gb
所以我尝试使用 Matrix 包转换为稀疏矩阵:
> A <- as(mydata.dtm, "sparseMatrix")
Error in as(from, "CsparseMatrix") :
no method or default for coercing "TermDocumentMatrix" to "CsparseMatrix"
> B <- Matrix(mydata.dtm, sparse = TRUE)
Error in asMethod(object) : invalid class 'NA' to dup_mMatrix_as_geMatrix
我尝试使用以下方法访问 tdm 的不同部分:
> freqy1 <- data.frame(term1 = findFreqTerms(mydata.dtm, lowfreq=165))
> mydata.dtm[mydata.dtm$ Terms %in% freqy1$term1,]
Error in seq_len(nr) : argument must be coercible to non-negative integer
这是其他一些信息:
> str(mydata.dtm)
List of 6
$ i : int [1:430206] 377 468 725 3067 3906 4150 4393 5188 5793 6665 ...
$ j : int [1:430206] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ v : num [1:430206] 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 ...
$ nrow : int 15643
$ ncol : int 17207
$ dimnames:List of 2
..$ Terms: chr [1:15643] "000" "0mm" "100" "1000" ...
..$ Docs : chr [1:17207] "1" "2" "3" "4" ...
- attr(*, "class")= chr [1:2] "TermDocumentMatrix" "simple_triplet_matrix"
- attr(*, "Weighting")= chr [1:2] "term frequency" "tf"
> mydata.dtm
A term-document matrix (15643 terms, 17207 documents)
Non-/sparse entries: 430206/268738895
Sparsity : 100%
Maximal term length: 54
Weighting : term frequency (tf)
我的理想输出是这样的:
term frequency
the 2123
and 2095
able 883
... ...
有什么建议么?