R 如何使用stemCompletion函数（tm软件包）从词典中完成词干语料库

我在R的tm软件包中遇到问题。我使用的是0.6.2版本。以下问题（2个不同的错误）已经回答，但在使用发布的解决方案后仍然产生错误。请单击下载数据集（仅93行）。这是一个可复制的例子。 以下是两个错误：

（已解决）使用方法中的错误（“meta”，x）： 没有适用于“字符”类对象的“meta”方法

错误：继承（doc，“TextDocument”）不正确

在这种情况下，tm_地图（ds.corpus，PlainTextDocument）不会创建纯文本文档。 继承（ds.cleancopus，“TextDocument”）#返回FALSE

请告诉我我的方法有什么问题

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所以现在我的主要问题是“如何从字典（tm软件包）中完成词干语料库”“stemCompletion方法似乎不起作用（在字符向量上）。其次，如何完成整个语料库的词干提取，是否应该对语料库内容的每个文档使用for循环？

有两件事需要更改

使用自定义函数时，需要使用内容转换器

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removeURL不确定是否已找到解决方案。这封信已经通知我了 我相信它解决了你的第二个问题“如何从字典（tm软件包）中完成词源语料库”（以及我的，与你的相似）。具体而言，您可以尝试以下代码：

    stem_completion <- tm_map(ds.corpus, 
                       content_transformer(function(x, d)
                         paste(stemCompletion(strsplit(stemDocument(x), ' ')[[1]], d), 
                               collapse = ' ')), d = copy)

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stem\u看看
？stemCompletion
。在
stemCompletion（ds.corpus，stemCompletion，dictionary=copy）
中，您正在将类型为
corpus
的对象传递给类型应为
character
的参数，并且。。。嗯。。。我不知道第二个参数
stemCompletion
应该放在哪里。也许你应该澄清一下你想要实现什么…？我只是让自己对tm软件包的功能感到舒服。在这里，我在构建模型之前执行基本数据预处理。请查看问题中的链接以获得更好的参考@MrFlick@freetiger如果这回答了您的问题，请接受答案。@amitkb3为什么需要创建副本？e、 为什么一个人不能做stemCompletion（x，ds，语料库）？
stemCompletion(ds.corpus[[1]]$content, dictionary = copy) 

 compan       entit       suppl 

# Data import
df.imp<- read.csv("data/Phone2_Sample100_NegPos.csv", header = TRUE, as.is = TRUE)

##### Data Pre-Processing 

#install.packages("tm")
require(tm)  

ds.corpus<- Corpus(VectorSource(df.imp$Content))

ds.corpus<- tm_map(ds.corpus, content_transformer(tolower))
ds.corpus<- tm_map(ds.corpus, content_transformer(removePunctuation))
ds.corpus<- tm_map(ds.corpus, content_transformer(removeNumbers))
removeURL<- function(x) gsub("http[[:alnum:]]*", "", x)
ds.corpus<- tm_map(ds.corpus,content_transformer(removeURL))


stopwords.default<- stopwords("english")
stopWordsNotDeleted<- c("isn't" ,     "aren't" ,    "wasn't" ,    "weren't"   , "hasn't"    ,
                        "haven't" ,   "hadn't"  ,   "doesn't" ,   "don't"      ,"didn't"    ,
                        "won't"   ,   "wouldn't",   "shan't"  ,   "shouldn't",  "can't"     ,
                        "cannot"    , "couldn't"  , "mustn't", "but","no", "nor", "not", "too", "very")

stopWord.new<- stopwords.default[! stopwords.default %in% stopWordsNotDeleted] ## new Stopwords list
ds.corpus<- tm_map(ds.corpus, removeWords, stopWord.new )

tdm<- TermDocumentMatrix(ds.corpus)

copy<- ds.corpus ## creating a copy to be used as a dictionary
x <- c("compan", "entit", "suppl")
stemCompletion(x, copy)

    stem_completion <- tm_map(ds.corpus, 
                       content_transformer(function(x, d)
                         paste(stemCompletion(strsplit(stemDocument(x), ' ')[[1]], d), 
                               collapse = ' ')), d = copy)