R、 转换文件的tm错误

我想根据文本中关键字的权重创建一个网络。然后我在运行与tm_地图相关的代码时出错：

library (tm)
library(NLP)
lirary (openNLP)

text = c('.......')
corp <- Corpus(VectorSource(text))
corp <- tm_map(corp, stripWhitespace)

Warning message:
In tm_map.SimpleCorpus(corp, stripWhitespace) :
transformation drops documents

corp <- tm_map(corp, tolower)

Warning message:
In tm_map.SimpleCorpus(corp, tolower) : transformation drops documents

library（tm）
图书馆（NLP）
lirary（openNLP）
text=c（“….”）
corp代码应该仍然有效。你得到的是警告，不是错误。当您使用语料库而不是VCorpus时，仅当您拥有基于矢量源的组合语料库时，此警告才会出现

原因是在底层代码中有一个检查，以查看语料库内容的名称数量是否与语料库内容的长度匹配。以矢量形式读取文本时，没有文档名称，会弹出此警告。这只是一个警告，没有文件被丢弃

请参见这两个示例之间的差异

library(tm)

text <- c("this is my text with some other text and some more")

# warning based on Corpus and Vectorsource
text_corpus <- Corpus(VectorSource(text))

# warning appears running following line
tm_map(text_corpus, content_transformer(tolower))
<<SimpleCorpus>>
Metadata:  corpus specific: 1, document level (indexed): 0
Content:  documents: 1
Warning message:
In tm_map.SimpleCorpus(text_corpus, content_transformer(tolower)) :
  transformation drops documents

# Using VCorpus
text_corpus <- VCorpus(VectorSource(text))

# warning doesn't appear
tm_map(text_corpus, content_transformer(tolower))
<<VCorpus>>
Metadata:  corpus specific: 0, document level (indexed): 0
Content:  documents: 1
tm_map(text_corpus, content_transformer(tolower))

library（tm）
text HI@phiver:非常感谢，您的回答确实回答了我的问题。请注意：a
VCorpus
是一个
易失性语料库，并且“易失性语料库完全保存在内存中，因此所有更改只影响相应的R对象”（cf.）。
library(tm)

text <- c("this is my text with some other text and some more")

# warning based on Corpus and Vectorsource
text_corpus <- Corpus(VectorSource(text))

# warning appears running following line
tm_map(text_corpus, content_transformer(tolower))
<<SimpleCorpus>>
Metadata:  corpus specific: 1, document level (indexed): 0
Content:  documents: 1
Warning message:
In tm_map.SimpleCorpus(text_corpus, content_transformer(tolower)) :
  transformation drops documents

# Using VCorpus
text_corpus <- VCorpus(VectorSource(text))

# warning doesn't appear
tm_map(text_corpus, content_transformer(tolower))
<<VCorpus>>
Metadata:  corpus specific: 0, document level (indexed): 0
Content:  documents: 1
tm_map(text_corpus, content_transformer(tolower))