如何在 R 中查找 DTM 中的术语频率？

我一直在使用 tm 包创建 DocumentTerm 矩阵，如下所示：

library(tm)
library(RWeka)
library(SnowballC)
src <- DataframeSource(data.frame(data3$JobTitle))

# create a corpus and transform data
# Sets the default number of threads to use
options(mc.cores=1)
c_copy <- c <- Corpus(src)
c <- tm_map(c, content_transformer(tolower), mc.cores=1)
c <- tm_map(c,content_transformer(removeNumbers), mc.cores=1)
c <- tm_map(c,removeWords, stopwords("english"), mc.cores=1)
c <- tm_map(c,content_transformer(stripWhitespace), mc.cores=1)

#make DTM
dtm <- DocumentTermMatrix(c, control = list(tokenize = BigramTokenizer))

现在，DTM 效果很好 - 我想要做的是获取 DTM 中频繁项的频率。显然，我可以使用 findFreqTerms 来获取术语本身，但不能获取实际频率。 termFreq 仅适用于 TextDocument，不适用于 DTM 或 TDM - 有什么想法吗？

str 的输出 - 常用术语以 $ 术语表示：

> str(dtm)
List of 6
 $ i       : int [1:190] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ j       : int [1:190] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ v       : num [1:190] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ nrow    : int 119
 $ ncol    : int 146
 $ dimnames:List of 2
  ..$ Docs : chr [1:119] "1" "2" "3" "4" ...
  ..$ Terms: chr [1:146] "account administrator" "account assistant" "account director" "account executive" ...
 - attr(*, "class")= chr [1:2] "DocumentTermMatrix" "simple_triplet_matrix"
 - attr(*, "weighting")= chr [1:2] "term frequency" "tf"

感谢 NicE 的建议 - 效果很好。添加权重参数使我能够在检查 DTM 时得到术语频率。然后对每列进行总结就很简单了。

dtm <- DocumentTermMatrix(c, control = list(tokenize = BigramTokenizer, weighting=weightTf))
freqs <- as.data.frame(inspect(dtm))
colSums(freqs)