STM：从 tm 转换为 stm 文档术语矩阵时如何保留元数据？

Question

我正在尝试运行在使用 tm 包准备的文档术语矩阵上构建主题模型（使用 stm 包）。

我在 tm 包中构建了一个语料库，其中包含以下元数据：

library(tm)

myReader2 <- readTabular(mapping=list(content="text", id="id", sentiment = "sentiment"))
text_corpus2 <- VCorpus(DataframeSource(bin_stm_df), readerControl = list(reader = myReader2))

meta(text_corpus2[[1]])
  id       : 11
  sentiment: negative
  language : en

在进行一些文本清理并将结果保存为 clean_corpus2（元数据仍然存在）之后，我将其更改为文档术语矩阵，然后将其读取为 stm 兼容矩阵：

library(stm)

chat_DTM2 <- DocumentTermMatrix(clean_corpus2, control = list(wordLengths = c(3, Inf)))
DTM2 <- removeSparseTerms(chat_DTM2 , 0.990)
DTM_st <-readCorpus(DTM2, type = "slam")

到目前为止，还不错。但是，当我尝试使用 stm 兼容数据指定元数据时，元数据消失了：

docsTM <- DTM_st$documents # works fine
vocabTM <- DTM_st$vocab # works fine
metaTM <- DTM_st$meta # returns NULL

> metaTM
NULL

如何将 tm 生成的语料库中的元数据保存在 stm 兼容的文档术语矩阵中？欢迎任何建议，谢谢。

Answer 1

试试 quanteda 套餐怎么样？

由于无法访问您的对象，我无法保证它能一字不差地工作，但它应该：

library("quanteda")

# creates the corpus with document variables except for the "text"
text_corpus3 <- corpus(bin_stm_df, text_field = "text")

# convert to document-feature matrix - cleaning options can be added
# see ?tokens
chat_DTM3 <- dfm(text_corpus3)

# similar to tm::removeSparseTerms()
DTM3 <- dfm_trim(chat_DTM3, sparsity = 0.990)

# convert to STM format
DTM_st <- convert(DTM3, to = "stm")

# then it's all there
docsTM <- DTM_st$documents 
vocabTM <- DTM_st$vocab    
metaTM <- DTM_st$meta      # should return the data.frame of document variables

STM：从 tm 转换为 stm 文档术语矩阵时如何保留元数据？

STM: how to keep metadata when converting from tm to stm document-term matrix?

r

matrix

tm

topic-modeling

text-analysis