R: quanteda包的序列分析-组不工作，->错误:组必须有长度ndoc(x)

Question

这是我的第一个问题，我希望有人能帮忙，我真的不知道还能做些什么。

这是关于网站的：http://inhaltsanalyse-mit-r.de/sentiment.html有一个关于如何做场景分析的例子，我想这样做。它是这样的代码：

if(!require("quanteda")) {install.packages("quanteda"); library("quanteda")}
if(!require("readtext")) {install.packages("readtext"); library("readtext")}
if(!require("tidyverse")) {install.packages("tidyverse"); library("tidyverse")}
if(!require("scales")) {install.packages("scales"); library("scales")}

theme_set(theme_minimal())

////

load("daten/twitter/trumpclinton.korpus.RData")

korpus.stats.monat <- ungroup(korpus.stats.monat)
korpus.stats.monat

///

korpus.trump <- corpus_subset(korpus, Kandidat == "Trump")
meine.dfm.trump <- dfm(korpus.trump, groups = c("monat", "jahr"), dictionary = sentiment.lexikon)

sentiment.trump <- convert(meine.dfm.trump, "data.frame") %>%
  gather(positive, negative, key = "Polarität", value = "Wörter") %>% 
  mutate(Datum = as.Date(paste("01", doc_id, sep = "."), "%d.%m.%Y")) %>% 
  filter(Datum >= "2015-04-01" & Datum <= "2017-04-01")

ggplot(sentiment.trump, aes(Datum, Wörter, colour = Polarität, group = Polarität)) + 
  geom_line(size = 1) + 
  scale_colour_brewer(palette = "Set1") + 
  scale_x_date(date_breaks = "2 months", date_labels = "%b %Y") + 
  ggtitle("Sentiment-Scores für Donald Trump") + xlab("Monat") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

这给了我这个：

meine.dfm.trump <- dfm(korpus.trump, groups = c("monat", "jahr"), dictionary = sentiment.lexikon)

错误:除了警告消息: 1：'dfm.corpus()‘之外，组还必须有长度ndoc(x)。先使用“tokens()”。2:不推荐使用“组”；使用dfm_group()代替

所以我重新安排了它的更新，也许老版本是问题所在：

korpus.trump <- corpus_subset(korpus, Kandidat == "Trump")
korpus.trump.tokens <- tokens(korpus.trump)
meine.dfm.trump <- dfm(korpus.trump.tokens)
meine.dfm.trump.group <- dfm_group (meine.dfm.trump, c(monat, jahr))

这仍然给了我这个：

错误:组必须有长度ndoc(x)

我明白了，这意味着物体的长度不够长吗？但是当我在dfm中查看monat和jahr时，它会在"type“character11221下面显示这两种类型，因此它们应该具有相同的长度。

我只用monat或jahr就行了。但是情节并没有给我任何东西，只有旁边的名字。

Answer 1

为了解决您的问题，您需要对代码进行一些重新组织。自创建"Automatisierte Inhaltsanalyse R“网站以来，全德达发生了一些变化。

你需要改变的地方在下面。

....
meine.dfm.trump <- tokens(korpus.trump) %>% 
    dfm() %>% 
    dfm_group(groups = interaction(monat, jahr)) %>% 
  dfm_lookup(dictionary = sentiment.lexikon)
....