用語-文書行列を作成する
ここまでで、これまで学んだ概念に基づく楽しい可視化や分析に進む前の、あまりワクワクしない基礎作業もほぼ完了です！
この演習では、これまでと似た処理を行いますが、文書-用語行列の「転置」をとります。今回の用語-文書行列（TDM）では、最初の列に用語があり、上部に文書が個々の列名として並びます。
TDM は言語分析でよく使われる行列です。著者や文書の数より用語の数が多いことが多く、一般に列より行が多いほうが扱いやすいからです。分析を始める簡単な方法は、TDM に対して as.matrix() を使って、単純な行列に変換することです。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶBag-of-Wordsによるテキストマイニング
演習の手順
clean_corpにTermDocumentMatrix()を適用してcoffee_tdmを作成します。coffee_tdmをas.matrix()で行列に変換してcoffee_mを作成します。coffee_mの次元をコンソールに表示します。行数と列数を確認しましょう。coffee_mから、用語（行）が"star"と"starbucks"、文書（列）が 25 から 35 の部分集合を表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a term-document matrix from the corpus
coffee_tdm <- ___
# Print coffee_tdm data
coffee_tdm
# Convert coffee_tdm to a matrix
coffee_m <- ___
# Print the dimensions of the matrix
___
# Review a portion of the matrix
___[___, ___]