Rによるテキストマイニング ―tidytextを活用したデータ分析と可視化の基礎

6.2

 例：図書館荒らし

■

115

## 3 Great Expectations_17 biddy 63

## 4 Great Expectations_27 joe 58

## 5 Great Expectations_38 estella 58

## 6 Great Expectations_2 joe 56

## 7 Great Expectations_23 pocket 53

## 8 Great Expectations_15 joe 50

## 9 Great Expectations_18 joe 50

## 10 The War of the Worlds_16 brother 50

## # ... with 104,711 more rows

6.2.1

 章を対象とする

LDA

word_counts

デ ー タ フ レ ー ム は、

1

行 に

1

つ の 文 書 と 単 語 の 組 み 合 わ せ と い

う 整 理 形 式 に な っ て い ま す が、

topicmodels

パ ッ ケ ー ジ が 対 応 し て い る の は

DocumentTermMatrix

です。そこで、「5.2 整理データの行列へのキャスト」で説明し

たように、

tidytext

の

cast_dtm()

を使って

1

行

1

トークンの表を

DocumentTermMatrix

にキャストします。

chapters_dtm <- word_counts %>%

cast_dtm(document, word, n)

chapters_dtm ...