将语料库从quanteda转换为tm
将语料库从quanteda转换为tm
提问于 2021-07-21 14:08:33
我的数据mycorpus是在一个quanteda语料库(corpus-function从quanteda)中，我需要将它转换为tm包下的语料库。我知道quanteda的convert-function。不过，这只会将文档功能矩阵转换为tm。我错过了什么快速的解决办法吗？tm的VCorpus(mycorpus)抛出错误消息“缺少源”
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-07-21 16:45:28
您可以直接从包装在中的VectorSource构造一个tm VectorSource语料库/ VCorpus，因为quanteda语料库只是一个特殊的字符向量。
library("tm")
## Loading required package: NLP
# from version 3.0 of quanteda
data(data_corpus_inaugural, package = "quanteda")
VCorpus(VectorSource(data_corpus_inaugural))
## <<VCorpus>>
## Metadata: corpus specific: 0, document level (indexed): 0
## Content: documents: 59然而..。你真的想/需要这样做吗？
Stack Overflow用户
发布于 2021-07-21 16:24:57
如果您有一个dfm，您可以只使用tm包中的as.DocumentTermMatrix函数。
如果您有一个名为my_dfm的dfm，您可以使用下面的代码行。您需要选择dtm的权重，但从quanteda来看，它只是weightTf。
my_dtm <- as.DocumentTermMatrix(my_dfm, weighting = weightTf)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68471042
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