Я новичок в анализе текста и пытаюсь обучить наивный байесовский классификатор для набора данных из quanteda, используя следующие коды:
library("quanteda")
data(data_corpus_amicus, package = "quanteda.corpora")
# set training class
trainclass <- docvars(data_corpus_amicus, "trainclass")
amicus_train <- which(trainclass == "P" | trainclass == "R" )
# set test class
testclass <- docvars(data_corpus_amicus, "testclass")
amicus_test <- which(testclass == "AP" | testclass == "AR")
# create dfm from the data
amicus_dfm <- dfm(data_corpus_amicus, verbose = FALSE)
Я хотел обучить классификатор для tf-idf весил dfm, поэтому я попробовал следующее:
amicus_dfm_weight <- dfm_tfidf(amicus_dfm, scheme_tf = "count", scheme_df = "inverse")
weight_nb <-textmodel_nb(amicus_dfm_weight[amicus_train,], docvars(data_corpus_amicus, "trainclass")[amicus_train])
Приведенный выше код дает мне ошибку Error: will not group a weighted dfm; use force = TRUE to override, поэтому я также попытался amicus_dfm_weight <- dfm_tfidf(amicus_dfm, scheme_tf = "count", scheme_df = "inverse", force = TRUE), но все равно возникает та же ошибка.
Кто-нибудь знает, что означает эта ошибка и как ее исправить?
Большое спасибо!