我有一个数据集，我想在其中进行 tfidf 分析。事情是这样的
<pre><code>#Import data
text <- read.csv("Te
我正在应用 Silge 和 Robinson 的“使用 R 进行文本挖掘：一种整洁的方法”进行主题建模。
没有显示
是否有一个函数，可能作为 quanteda、tidytext 或许多其他文本分析包之一的一部分来从向量中删除非英语
我正在尝试使用 <a href="https://www.tidytextmining.com/sentiment.html" rel="nofollow noreferrer">tidytext code here</a> 创建情
我最近问了一个关于情绪分析后遗漏条目的问题。我分析的推文并不总是包含词典中的单词。我想知道
如果我有一个 df：
<pre><code> Class sentence
1 Yes there is p beaker on the table
2 Yes they t the frown
3 Yes so Z
我能够使用 R 中的 topicmodels 包计算拟合 LDA 模型的主题比例，使用伽马矩阵，来自 VEM 和固定 VEM 采样方
我正在尝试为以下 df 执行 bind_tf_idf()。我的 df 有两个文档/类：Y 或 N。
<pre><code>> test_2
# A tibble: 3,29
