R tm 包创建 N 个最常见术语的矩阵

我有一个termDocumentMatrix使用创建的tmR 中的包。

我正在尝试创建一个包含 50 个最常出现的术语的矩阵/数据框。

当我尝试转换为矩阵时，出现此错误：

> ap.m <- as.matrix(mydata.dtm)
Error: cannot allocate vector of size 2.0 Gb

所以我尝试使用 Matrix 包转换为稀疏矩阵：

> A <- as(mydata.dtm, "sparseMatrix") 
Error in as(from, "CsparseMatrix") : 
  no method or default for coercing "TermDocumentMatrix" to "CsparseMatrix"
> B <- Matrix(mydata.dtm, sparse = TRUE)
Error in asMethod(object) : invalid class 'NA' to dup_mMatrix_as_geMatrix

我尝试使用以下方式访问 tdm 的不同部分：

> freqy1 <- data.frame(term1 = findFreqTerms(mydata.dtm, lowfreq=165))
> mydata.dtm[mydata.dtm$ Terms %in% freqy1$term1,]
Error in seq_len(nr) : argument must be coercible to non-negative integer

这是一些其他信息：

> str(mydata.dtm)
List of 6
 $ i       : int [1:430206] 377 468 725 3067 3906 4150 4393 5188 5793 6665 ...
 $ j       : int [1:430206] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ v       : num [1:430206] 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 ...
 $ nrow    : int 15643
 $ ncol    : int 17207
 $ dimnames:List of 2
  ..$ Terms: chr [1:15643] "000" "0mm" "100" "1000" ...
  ..$ Docs : chr [1:17207] "1" "2" "3" "4" ...
 - attr(*, "class")= chr [1:2] "TermDocumentMatrix" "simple_triplet_matrix"
 - attr(*, "Weighting")= chr [1:2] "term frequency" "tf"
> mydata.dtm
A term-document matrix (15643 terms, 17207 documents)

Non-/sparse entries: 430206/268738895
Sparsity           : 100%
Maximal term length: 54 
Weighting          : term frequency (tf)

我理想的输出是这样的：

term      frequency
the         2123
and         2095
able         883
...          ...

有什么建议么？

tm 中的术语文档矩阵已创建为稀疏矩阵。这里，mydata.tdm$i and mydata.tdm$j是矩阵索引的向量，mydata.tdm$v是频率的相关向量。这样你就可以创建一个稀疏矩阵写作：

sparseMatrix(i=mydata.tdm$i, j=mydata.tdm$j, x=mydata.tdm$v)

然后你可以使用rowSums并将您感兴趣的行链接到它们代表的术语$Terms.