创建一个 term-document 矩阵

在开始做一些有趣的可视化和分析之前，您已经快要完成这些不那么令人兴奋但很重要的基础工作了！

在本练习中，您将执行一个类似的过程，但对 document-term 矩阵进行转置。在这种情况下，term-document 矩阵的术语位于第一列，文档作为列名横向排列在顶部。

TDM 通常用于语言分析。这是因为术语往往比作者或文档多，而当行数多于列数时，处理起来通常更简单。一个入手分析的简便方法是对 TDM 使用 as.matrix()，将其转换为普通矩阵。

本练习是课程的一部分

使用 R 的 Bag-of-Words 进行文本挖掘

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练习说明

对 clean_corp 应用 TermDocumentMatrix()，创建 coffee_tdm。
使用 as.matrix() 将 coffee_tdm 转换为矩阵，创建 coffee_m。
将 coffee_m 的维度打印到控制台。请注意行数和列数。
打印 coffee_m 的一个子集：术语（行）为 "star" 和 "starbucks"，文档（列）为第 25 到第 35。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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
___[___, ___]

编辑并运行代码