直接从“使用 R 进行文本挖掘”运行此脚本,
library(topicmodels)
library(broom)
data("AssociatedPress")
ap_lda <- LDA(AssociatedPress, k = 2, control = list(seed = 1234))
tidy(ap_lda)
我收到此错误消息:
as.data.frame.default(x) 中的错误:无法将类“structure("LDA_VEM", package = "topicmodels")" 强制转换为 >data.frame 另外:警告消息:在 tidy.default(ap_lda) 中:没有使用 as.data.frame 整理 LDA_VEM 类的 S3 对象的方法
packageVersion("broom")
'0.4.3'</p>
packageVersion("topicmodels")
'0.2.7'</p>
sessionInfo()
R 版本 3.4.3 (2017-11-30) 平台:x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 运行条件:Windows >= 8 x64 (build 9200)
矩阵产品:默认
附加的基础包:[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
其他附加包:[1] broom_0.4.3 topicmodels_0.2-7
通过命名空间加载(未附加):[1] NLP_0.1-11 Rcpp_0.12.15 compiler_3.4.3 pillar_1.1.0 plyr_1.8.4
[6] bindr_0.1 base64enc_0.1-3 keras_2.1.3 tools_3.4.3 zeallot_0.1.0
[11] jsonlite_1.5 tibble_1.4.2 nlme_3.1-131 lattice_0.20-35 pkgconfig_2.0.1
[16] rlang_0.1.6 psych_1.7.8 yaml_2.1.16 parallel_3.4.3 bindrcpp_0.2
[21] stringr_1.2.0 dplyr_0.7.4 xml2_1 .2.0 stats4_3.4.3 grid_3.4.3
[26] reticulate_1.4 glue_1.2.0 R6_2.2.2 foreign_0.8-69 tidyr_0.8.0
[31] purrr_0.2.4 reshape2_1.4.3 magrittr_1.5 晶须_0.3-2 tfruns_1.2
[36] modeltools_0.2-21 assertthat_0.2.0 mnormt_1.5-5 tensorflow_1.5 stringi_1.1.6
[41] slam_0.1-42 tm_0.7-3