Wie kann ich einen DFM-Fehler beheben, wenn ich einen VectorSource-Korpus und ein Wörterbuch kombiniere?

Question

Ich versuche, das folgende Statistik-Programm von dieser Website neu zu erstellen: http://thinktostart.com/analyzing-us-elections-facebook-r/

I aus dem ursprünglichen Code, um es zu bekommen hätte wegzulaufen, zu arbeiten, aber kann nicht scheinen vorbei zu bekommen der folgende Fehler:

> # Apply Dictionary 
> fb_liwc <- dfm(corpus, dictionary=myDi .... [TRUNCATED] 
Error in UseMethod("dfm") : 
    no applicable method for 'dfm' applied to an object of class "c('VCorpus','Corpus')" 

Was muss ich tun, damit die dfm-Methode korrekt kompiliert?

Mein Code ist wie folgt:

library(Rfacebook) 
library(stringr) 
library(reshape2) 
library(tm) 
library(quanteda) 

####################################################################################### 
# Request Access token (!!!!access token will only be valid for two hours!!!!)via: 
# https://developers.facebook.com/tools/explorer/ 
# Requires Facebook Account 
token <- "XXXX" # access token should be inserted here 

####################################################################################### 

# Request posts 
# Simple Example: Hillary Clinton (posts for one day: 2017-07-07) 
fb_page <- getPage(page= "889307941125736", token=token, since='2016/07/07',until='2016/07/08') 
fb_page$order <- 1:nrow(fb_page) 

# Function to download the comments 
download.maybe <- function(i, refetch=FALSE, path=".") 
{ 
    post <- getPost(post=fb_page$id[i], comments = TRUE, likes = TRUE, token=token) 
    post1 <- as.data.frame(melt(post)) 
} 

# Apply function to download comments 
files <- data.frame(melt(lapply(fb_page$order, download.maybe))) 

# Select only comments 
files_c <- files[complete.cases(files$message),] 

# Split ID to abstract POST_ID 
files_c$id2 <- lapply(strsplit(as.character(files_c$id), "_"), "[", 1) 
files_c$ch <- nchar(files_c$id2) 
files_a <- files_c[ which(files_c$ch >12), ] 

# Change column name 
names(files_a)[11] <- "POST_ID" 

# Define date 
files_a$date <- lapply(strsplit(as.character(files_a$created_time), "T"), "[", 1) 
files_a$date1 <- as.character(files_a$date) 

# Dine identifier to count comments 
files_a$tempID <- 1 

####################################################################################### 
# Clean Data 
dat2 <- gsub("[^[:alnum:]///' ]", "", files_a$message) 
dat2 <- data.frame(dat2) 

dat3 <- gsub("([.-])|[[:punct:]]", " ", dat2$dat2) 
dat3 <- data.frame(dat3) 
dat4 <- iconv(dat3$dat3, "latin1", "ASCII", sub="") 
dat4 <- data.frame(dat4) 

dat5 <- gsub('[[:digit:]]+', '', dat4$dat4) 
dat5 <- data.frame(dat5) 

dat6 <- tolower(dat5$dat5) 
dat6 <- data.frame(dat6) 

dat7 <- gsub("'", " ", dat6$dat6) 
dat7 <- data.frame(dat7) 

dat8 <- gsub("/", " ", dat7$dat7) 
dat8 <- data.frame(dat8) 

####################################################################################### 
# Steps to replace empty entries 
# Function to replace blanks with missing NA 
blank2na <- function(x) 
{ 
    z <- gsub("\\s+", "", x) 
    x[z==""] <- NA 
    return(x) 
} 

# Replace blanks with 'NA' 
dat10 <- data.frame(sapply(dat8, blank2na)) 
dat10 <- data.frame(dat10) 

# Define the relevant column as numeric 
dat12 <- as.numeric(dat10$dat8) 
dat12 <- data.frame(dat12) 

# Define function if entry is numeric(non-numeric) 
f <- function(x) is.numeric(x) & !is.na(x) 
dat14 <- f(dat12$dat12) 
dat14 <- data.frame(dat14) 

# Reverse definition of numeric/character 
dat16 <- as.character(ifelse(dat14$dat14 == "FALSE", dat8$dat8, 1010101010101010)) 
dat16 <- data.frame(dat16) 
dat16 <- as.character(dat16$dat16) 

# Combine NA and real value !!!! Select a individual Term (here: "Hallo")!!!! 
dat8 <- as.character(dat8$dat8) 
dat17 <- ifelse(dat16 != 1010101010101010, "HALLO", dat8) 
dat17 <- data.frame(dat17) 

###################################################################################### 
# Define Corpus 
dat17$ch <- nchar(as.character(dat17$dat17)) 
dat17$bb <- ifelse(dat17$ch<4, "HALLO", as.character(dat17$dat17)) 
dat18 <- as.data.frame(dat17$bb [grep("nchar", dat17$bb) ]) 
dat17$dat17 <- as.character(dat17$dat17) 
dat_r <- as.data.frame(dat17) 
colnames(dat_r)[1] <- "dat_r" 
dat_r$dat_r <- as.character(dat_r$dat_r) 
corpus <- Corpus(VectorSource(dat_r$dat_r)) 

###################################################################################### 
# Load Dictionary (https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/sentiment-analysis.html#lexicon) 
# Negative/Positive Words 
hu.liu.pos=scan('~/Documents/Project/positive-words.txt', what='character', comment.char = ';') 
hu.liu.neg=scan('~/Documents/Project/negative-words.txt', what='character', comment.char = ';') 
# Optional: Add Words to List 
pos.words=c(hu.liu.pos, 'like') 
neg.words=c(hu.liu.neg, 'bad') 

# Combine Dictionaries 
myDict <- dictionary(list(positive = pos.words, negative = neg.words)) 

###################################################################################### 
# Apply Dictionary 
fb_liwc <- dfm(corpus, dictionary=myDict) 
fb1 <- as.data.frame(fb_liwc) 

###################################################################################### 
# Combine Analysis Data and Original Data 
ALL <- cbind(files_a, fb1) 

Answer 1

Haben Sie den Korpus mit

corpus <- VCorpus(VectorSource(dat_r$dat_r))  

zu schaffen versucht, diese können Sie nicht diesen Fehler geben.