similar to: Samba and active Directory

No es un problema de tm ni de SnowfallC ni de mcapply (por el path utilizas linux, en windows mcapply según el manual no va bien) No defines bien los objetos que pasas. Pasas doc.corpus en lugar de corpus ( o asignas a corpus en lugar de a doc.corpus) . Depura los programas cuando salga un error de objeto, como te pone en el Error que pasas . Temporalmente lo tienes arreglado en

Creo que lo que quieres hacer necesita esta línea de código justo después de cargar el paquete tm: inmortal = unlist(strsplit(inmortal, " ", fixed = T)) De esta forma, trabajas con palabras, y NO con las frases enteras... Un saludo Isidro Hidalgo Arellano Observatorio Regional de Empleo Consejería de Empleo y Economía http://www.jccm.es > -----Mensaje original----- > De:

Jorge, estimados colaboradores de R-help Estuve tratando de utilizar un script para uno de los pasos en mi análisis, que es transformar cada uno de los corpus en mi espacio de trabajo en un objeto TermDocumentMatrix Tengo un vector llamado bNames que lista todos los corpus que quiero pasar a TDM, y construí los siguientes comandos: tdm.n1 <- vector('list', length = length(bNames))

Muchas gracias isidro, a la noche reinstalo R y os digo si me ha funcionado. Perdona mi ignorancia de novato pero no he entendido muy bien eso de avisar al desarrollador. Entiendo que es a los de los paquetes, no? un saludo! ruben El 18 de junio de 2014, 13:10, Isidro Hidalgo <ihidalgo@jccm.es> escribió: > Ya he visto que tampoco así funciona. > Sí te puedo decir que me ha dejado

Cordial Saludo Actualmente estoy realizando una función para gráficar una nube de palabras el código que tengo es el siguiente: library(twitteR)library(tm)library(wordcloud)library(RXKCD)library(RColorBrewer) tweets=searchTwitter(''@afflorezr'', n=1500) generateCorpus= function(tweets,my.stopwords=c(),min.freq){ #Install the textmining library require(tm) require(wordcloud)

Hola a todos! Tengo algunos problemas con el tamaño de la matriz de términos que obtengo. Los comandos que utilizo son los siguientes: # carga librerias library(tm) library(wordcloud) library(Rstem) library(Snowball) # lee el documento UTF-8 y lo convierte a ASCII txt <-

Greetings! I loose all my metadata after concatenating corpora. This is an example of what happens: > meta(corpus.1) MetaID cid fid selfirst selend fname 1 0 1 11 2169 2518 WCPD-2001-01-29-Pg217.scrb 2 0 1 14 9189 9702 WCPD-2003-01-13-Pg39.scrb 3 0 1 14 2109 2577 WCPD-2003-01-13-Pg39.scrb .... .... 17 0

Hi all ! I'm new in this list and newbie about R I'm trying to use R scripts (as in the attached file) for creating some distributions plots of data retrieved by a workflow(with Rserve, to be precise). I was able to do it (even if not in a beatiful way, I have to improve it especially about labels and coordinates) with number inputs like :

Jorge Gracias por el consejo. Aparentemente no lo estoy aplicando bien, pues el objeto que obtengo no contiene lo que quiero. Me explico, al ejecutar txt <- vector('list', length = length(names)) #names el el vector donde ya tenía almacenada la lista de txt's for(i in seq_along(txt)){ txt[[i]] <- Corpus(VectorSource(names[i])) } obtengo el objeto txt: > class(txt) [1]

Hola a todos! Estoy en un proyecto de text mining y por razones de los recursos con que cuento tuve que separar los archivos de texto de input del proyecto en muchos archivos pequeños. Luego de transformar cada uno de estos archivos en un corpus separado, puedo aplicar limpieza sobre cada corpus, buscar n-gramas, construir cada termDocumentMatrix y finalmente reunir todo en una sola TDM. Pero

Hi, Gurus Thanks to your good helps, I have managed starting the use of a text mining package so called "tm" in R under the OS of Win XP. However, during running the tm package, I got another mine like memory problem. What is a the best way to solve this memory problem among increasing a physical RAM, or doing other recipes, etc? ############################### ###### my R

I'm working on a small project to extract high-frequency terms from a document and then display those terms in web page. To this end, I've to pass the file name as parameter to the Corpus function to build a corpus of only one document. I can build the corpus using the code below interactively in R. But calling the function with a file name as the parameter I got the error message saying

Hi R-Users,   Thanks in advance.   I am using R-2.12.0 on Windows XP.   I am trying to produce an n X m matrix from text data stored in different files. Where n = number of words (say w1, w2, …, wn). M is the number of documents (say d1, d2, …, dm)   A. Using package tm   I am using package tm to do the job. I have provided the code below:   > my.corpus <- Corpus(DirSource(my.path),

Hello, I am the maintainer of the stringkernels package and have come across a problem with using S3 objects in my S4 classes. Specifically, I have an S4 class with a slot that takes a text corpus as a list of character vectors. tm (version 0.5) saves corpora as lists with a class attribute of c("VCorpus", "Corpus", "list"). I don't actually need the

I have a question about some strange results I get when using lmer to build a logistic mixed effects model. I have a data set of about 30k points, and I'm trying to do backwards selection to reduce the number of fixed effects in my model. I've got 3 crossed random effects and about 20 or so fixed effects. At a certain point, I get a model (m17) where the fixed effects are like this

In versions of R prior to 3.6.0 the following invocation succeeds, returning the data frame shown: > read.table("https://www.dwds.de/r/stat?corpus=kern&cnt=tokens&date=decade&format=text", header=TRUE) Dekade Anzahl 1 1900 11467254 2 1910 13023370 3 1920 13434601 4 1930 13296355 5 1940 12121250 6 1950 13191131 7 1960 10587420 8 1970 10944129 9

On Tue, Aug 11, 2015 at 7:25 PM, Kostya Serebryany <kcc at google.com> wrote: > ... >> So if I'm seeing tens of thousands of distinct test files, that >> represents tens of thousands of distinct edges? >> > > In the extreme case -- yes. > However usually a single file covers more than one unique edge. > Also, if you are running the fuzzer in parallel

I was going through this example of maxent use: http://cran.r-project.org/web/packages/maxent/maxent.pdf # LOAD LIBRARY library(maxent) # READ THE DATA, PREPARE THE CORPUS, and CREATE THE MATRIX data <- read.csv(system.file("data/NYTimes.csv.gz",package="maxent")) corpus <- Corpus(VectorSource(data$Title[1:150])) matrix <- DocumentTermMatrix(corpus) # TRAIN/PREDICT

Hi List I have the next code and the error. I have try with other codes and I have the same problem. > reut21578 <- system.file("texts", "crude", package = "tm") > (r <- Corpus(DirSource(reut21578), readerControl = list(reader = > readReut21578XMLasPlain))) A corpus with 20 text documents > (r <- Corpus(DirSource(reut21578), readerControl =

Dear fellow R users, I'm using the package tm for text mining, and have a problem with reading in a corpus from XML files. When I copy the example from "Introduction to the tm package" of the small reuters subset "crude", everything goes well, and I get a corpus with the required meta data. When I read in the entire reuters21578 corpus in XML format however (or a