R中的coreNLP :Ledu/stanford/nlp/管道/注释；未找到

Question

我在R中得到了一个代码，用于提取文本列表中的情感，并将其保存在一个数据框架中，这是一个情感分析项目。我对r和coreNLP还不熟悉，所以我一直在用内存之类的东西来解决问题，但我仍然不知道如何解决所有的问题。代码中的tripadvisor数据框架包含来自TripAdvisor网页的评论，我想从它们中提取情感。TripAdvisor$titleopinion是包含这些数据的列。

我得到的错误是:rJava：：.jcall中的错误(挥发物$cNLP，“Ledu/stanford/nlp/管道/注释”)，：带有签名的方法进程(I)Ledu/stanford/nlp/管道/注释；未找到。

我在每个R会话中运行的命令是：

1. Sys.setenv(JAVA_HOME='C:\Program Files\Java\jre1.8.0_121')
2. 选项(java.parameters= "-Xmx8g")

我的个人电脑有8G的RAM，我有时会摆脱内存问题。我正在加载的dali1.csv包含大约450个文本实例，我想从中提取情感。

守则如下：

library(data.table)
library(devtools)
devtools::install_github("statsmaths/coreNLP")
#coreNLP::downloadCoreNLP()
library(coreNLP)

initCoreNLP("C:/TFG/stanford-corenlp-full-2016-10-31")

# Read the data
TripAdvisor <- read.csv("C:/TFG/Data/dali/dali1ENG.csv")

# Creating sentiment label
TripAdvisor$SentimentValue <- NA
TripAdvisor$SentimentValue <- ifelse(TripAdvisor$rating <= 2, "negative", 
                                     ifelse(TripAdvisor$rating == 3, "neutral",
                                            ifelse(TripAdvisor$rating >= 4, "positive", TripAdvisor$SentimentValue)))

# Predict sentiment with coreNLP
TripAdvisor$SentimentCoreNLP <- NA
for(i in 1:nrow(TripAdvisor)){
  print(i)
  pos <- 0
  neg <- 0

  opinion <- TripAdvisor$titleopinion[i]
  opinion.df <- getSentiment(annotateString(opinion))

  for(j in 1:nrow(opinion.df)){
    if(opinion.df$sentiment[j]=="Verypositive"){
      pos = pos + 2
    } else if(opinion.df$sentiment[j]=="Positive"){
      pos = pos + 1
    } else if(opinion.df$sentiment[j]=="Negative"){
      neg = neg + 1
    } else if(opinion.df$sentiment[j]=="Verynegative"){
      neg = neg + 2
    }
  }

  TripAdvisor$pos[i] <- pos
  TripAdvisor$neg[i] <- neg

}

TripAdvisor$SentimentCoreNLP <- ifelse(TripAdvisor$pos > TripAdvisor$neg, "positive", 
                                       ifelse(TripAdvisor$pos < TripAdvisor$neg, "negative", "neutral"))

write.csv(TripAdvisor, file="C:/TFG/Data/dali/daliXENG.csv")

# Analysing SentimentValue vs. SentimentCoreNLP

# Table
table(TripAdvisor$SentimentCoreNLP, TripAdvisor$SentimentValue)
#100*(table(TripAdvisor$SentimentCoreNLP, TripAdvisor$SentimentValue)/(nrow(TripAdvisor)))

这段代码应该正常工作，给我的人在一台有i3和8GRAM的机器上使用它时没有问题。任何关于内存问题和注解器缺失的洞察力都会受到欢迎和赞赏。对不起，我的英语不好，我还在学习:)

如果我缺少一些必要的信息，请告诉我，以便我可以提供。

Answer 1

好的，我想我刚刚得到了答案，我想问题可能是标题栏的类型是因素，而不是字符。我修正了TripAdvisor$titleopinion <- as.character(TripAdvisor$titleopinion)。

如果有人读到，我是新来的，我不知道该怎么做，我应该删除这个问题吗？