如何稍微修改此代码以在R中生成正确的单词云？

假设我们有一个包含注释的数据框（

df

）（每一行都是注释）：

我们有一本字典（

dict

），里面有肯定词和否定词：

positive negative
amazing  terrible

我试图创建两个词云：一个是

df

中的积极评论，另一个是

df

中的消极评论。为此，我尝试了以下代码，但遇到了一个错误。有人能提出解决办法吗

library("quanteda")

corpus_example <- corpus(df)
head(corpus_example)

Output:

text1:
"Amazing job"

text2:
"Terrible work"

库（“quanteda”）
例如，有几件事：


出现
正面
和
负面
的原因是因为您已将
惊人的工作
和
糟糕的工作
映射到了相应的类别。我们使用字典将原始文本对应到不同的类别，以便以有意义的方式解释数据（例如，分析词频以了解情绪）
然而，我认为你根本不需要quanteda；请参见下面的示例，了解wordcloud的积极作用
由于要保留短语，请使用
table
；看

库（wordcloud）
df
library("quanteda")

corpus_example <- corpus(df)
head(corpus_example)

Output:

text1:
"Amazing job"

text2:
"Terrible work"

comments_dfm <- dfm(corpus_example, dictionary = dict)
head(comments_dfm)

Output:
      positive negative
text1 1        0
text2 0        1

library(wordcloud)

df <- data.frame(comment = c("Amazing job",
                             "Terrible work",
                             "Great job",
                             "Great job",
                             "Great job",
                             "Great job",
                             "Fantastic job",
                             "Fantastic job",
                             "Fantastic job",
                             "Amazing job",
                             "Amazing job",
                             "Terrible work",
                             "Terrible work"))

dict <- list(
  Positive = c("Amazing","Great","Fantastic"),
  Negative = c("Terrible","Bad","Suck")
)

# finds positive comments / negative comments depending on input
find_matches <- function(comments,dictionary){
  comments[grepl(paste(dictionary,collapse = "|"),
                 comments,
                 ignore.case = TRUE)]
}

# Since you want phrases, using table
positive_table <- table(find_matches(df$comment, dict$Positive))
wordcloud::wordcloud(
  names(positive_table),
  as.numeric(positive_table),
  scale = c(2, 1),
  min.freq = 3,
  max.words = 100,
  random.order = T
)