2

tidytext 书中有一些示例，主题模型更整洁：

library(tidyverse)
library(tidytext)
library(topicmodels)
library(broom)

year_word_counts <- tibble(year = c("2007", "2008", "2009"),
+                            word = c("dog", "cat", "chicken"),
+                            n = c(1753L, 1157L, 1057L))

animal_dtm <- cast_dtm(data = year_word_counts, document = year, term = word, value = n)

animal_lda <- LDA(animal_dtm, k = 5, control = list( seed = 1234))

animal_lda <- tidy(animal_lda, matrix = "beta")

# Console output
Error in as.data.frame.default(x) : 
  cannot coerce class "structure("LDA_VEM", package = "topicmodels")" to a data.frame
In addition: Warning message:
In tidy.default(animal_lda, matrix = "beta") :
  No method for tidying an S3 object of class LDA_VEM , using as.data.frame

复制在此处也可见但在此实例library(tidytext)中存在的错误。

下面是所有包的列表，它们对应的版本：

 packageVersion("tidyverse")
 ‘1.2.1’

 packageVersion("tidytext")
 ‘0.1.6’   

 packageVersion("topicmodels")
 ‘0.2.7’  

 packageVersion("broom")
 ‘0.4.3’

函数调用的输出sessionInfo()：

R version 3.4.3 (2017-11-30)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows >= 8 x64 (build 9200)

Matrix products: default

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
 [1] broom_0.4.3       tidytext_0.1.6    forcats_0.2.0     stringr_1.2.0     dplyr_0.7.4       purrr_0.2.4       readr_1.1.1       tidyr_0.8.0      
 [9] tibble_1.4.2      ggplot2_2.2.1     tidyverse_1.2.1   topicmodels_0.2-7

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] modeltools_0.2-21 slam_0.1-42       NLP_0.1-11        reshape2_1.4.3    haven_1.1.1       lattice_0.20-35   colorspace_1.3-2  SnowballC_0.5.1  
 [9] stats4_3.4.3      yaml_2.1.16       rlang_0.1.6       pillar_1.1.0      foreign_0.8-69    glue_1.2.0        modelr_0.1.1      readxl_1.0.0     
[17] bindrcpp_0.2      bindr_0.1         plyr_1.8.4        munsell_0.4.3     gtable_0.2.0      cellranger_1.1.0  rvest_0.3.2       psych_1.7.8      
[25] tm_0.7-3          parallel_3.4.3    tokenizers_0.1.4  Rcpp_0.12.15      scales_0.5.0      jsonlite_1.5      mnormt_1.5-5      hms_0.4.1        
[33] stringi_1.1.6     grid_3.4.3        cli_1.0.0         tools_3.4.3       magrittr_1.5      lazyeval_0.2.1    janeaustenr_0.1.5 crayon_1.3.4     
[41] pkgconfig_2.0.1   Matrix_1.2-12     xml2_1.2.0        lubridate_1.7.2   assertthat_0.2.0  httr_1.3.1        rstudioapi_0.7    R6_2.2.2         
[49] nlme_3.1-131      compiler_3.4.3
4

4 回答 4

6

删除 .Rhistory 和 .RData 会导致正确的行为。

于 2018-02-15T20:59:26.850 回答
2

哇，这对我来说非常神秘。我无法重现该错误。我安装了与您相同的所有版本/等，除了我使用的是 MacOS 而不是 Windows。我确实对在 Appveyor 上的 Windows 上运行和传递的 LDA 整理器进行了测试，所以我希望它能够工作。

你拥有的代码应该在不加载broom的情况下工作，因为它的价值。

library(tidyverse)
library(tidytext)
library(topicmodels)

year_word_counts <- tibble(year = c("2007", "2008", "2009"),
                           word = c("dog", "cat", "chicken"),
                           n = c(1753L, 1157L, 1057L))

animal_dtm <- cast_dtm(data = year_word_counts, document = year, term = word, value = n)

animal_lda <- LDA(animal_dtm, k = 5, control = list( seed = 1234))

class(animal_lda)
#> [1] "LDA_VEM"
#> attr(,"package")
#> [1] "topicmodels"

tidy(animal_lda, matrix = "beta")
#> # A tibble: 15 x 3
#>    topic term                                                beta
#>    <int> <chr>                                              <dbl>
#>  1     1 dog     0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#>  2     2 dog     0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#>  3     3 dog     0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#>  4     4 dog     1.00                                            
#>  5     5 dog     0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#>  6     1 cat     0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#>  7     2 cat     0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#>  8     3 cat     0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#>  9     4 cat     0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#> 10     5 cat     1.00                                            
#> 11     1 chicken 0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#> 12     2 chicken 0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#> 13     3 chicken 1.00                                            
#> 14     4 chicken 0.0000000000000000000000000000000000000000000372
#> 15     5 chicken 0.0000000000000000000000000000000000000000000372

由reprex 包（v0.2.0）于 2018 年 2 月 14 日创建。

如果你也加载会发生什么library(methods)？

于 2018-02-15T00:51:44.013 回答
1

添加到 Julia Silge 提供的非常有用的答案：

我也相信加载 .Rdata 和 topicmodels 包之间的交互是这里的罪魁祸首。但是您仍然可以使用已保存的工作区：

我能够通过重新启动 RStudio、加载 topicmodels 包然后加载 .Rdata 来消除该问题。按此顺序完成，错误消息消失。首先加载数据，然后加载包不起作用。

关于工作空间的另一个词：在 LDA 的情况下，将它们与 RScript 一起使用确实是我能想出有效工作的唯一方法。根据参数和语料库的大小，拟合 LDA 模型可能需要几个小时。能够保存模型拟合以在以后进行进一步分析至关重要。

于 2019-05-22T14:52:18.673 回答
0

当我加载我保存的 LDA 时，我遇到了同样的问题。最后，当我重新启动 R 会话时，没有明显的原因，我再次工作。

于 2019-04-23T21:25:42.610 回答