要求#1：保留您的quanteda语料库
这是因为每个文档都有一个唯一的文档id。
要求（BTM）（最小值）
#>加载所需包：BTM
要求（定量分析）
#>正在加载所需的包：quanteda
#>软件包版本：4.0.1
#>Unicode版本：14.0
#>ICU版本：70.1
#>并行计算：使用了8个线程中的8个。
#>请参见https://quanteda.io以获取教程和示例。
要求（乌龙）
#>正在加载所需的包：乌龙
王牌_果皮<- 语料库（王牌2k）
然后可以使用夸特达。而不是使产品DFM公司对象，使其成为代币对象。你可以阅读这个问题Benoit等人。
代币（王牌_果皮，删除_取消= 真的,删除_编号= 真的,删除符号= 真的,拆分连字符（_H）= 真的,删除url= 真的)%>% 标记_颜色()%>% 标记_删除(关键词(“en”（英语）))%>% 标记_删除("@*") -> 将牌
要求2：保持数据帧
使用此函数将代币对象添加到数据帧。
as.data.frame.tokens格式<- 功能（x）{
数据帧(
文档id= 代表(姓名（x） ，长度（x） ），
代币= 未列出的（x，使用名称= 错误的)
)
}
王牌_大牌<- 作为.data.frame.tokens（trump_toks）
训练BTM模型
王牌<- BTM公司（王牌_大牌，k个= 8,iter公司= 500,轨迹= 10)
BTM的特点
这就是您应该如何生成\（\theta{t}）。然而，有许多NaN，只有1994行(王牌2k有2000条推文），因为文档为空。
θ<- 预测（王牌_btm，新数据=王牌_标签）
昏暗的（θ）
#> [1] 1994 8
设置差异(文档ID（王牌_王牌），行名称（θ）
#>[1]“text604”“text633”“text659”“text1586”“text587”“text1761”
王牌_果皮[604]
#>语料库由1个文档组成。
#>文本604：
#> "http://t.co/PtViAyrO4A"
此外，行顺序也很混乱。
头(行名称（θ），100)
#>[1]“text1”“text10”“text100”“text1000”“text1001”“text1002”
#>[7]“text1003”“text1004”“text100”“text 1005”“text10”“text1”“text7”“text2”
#>[13]“text1009”“text101”“text1010”“text10.11”“text1022”“text013”
#>[19]“text1014”“text1015”“text101”
#>[25]“text102”“text1020”“text1021”“text1022”“text1023”“text1024”
#>[31]“text1025”“text1026”“text1027”“text1028”“text1029”“text103”
#>[37]“text1030”“text1031”“text032”“text103”“text10.34”“text205”
#>[43]“text1036”“text1037”“text1038”“text1039”“text104”“text1040”
#>[49]“text1041”“text1042”“text104”
#>[55]“text1047”“text1048”“text104”“text105”“text1050”“text051”
#>[61]“text1052”“text1053”“text105”
#>[67]“text1058”“text1059”“text106”“text1060”“text1071”“text062”
#>[73]“text1063”“text1064”“text065”“text106”“text1077”“text1088”
#>[79]“text1069”“text107”“text1070”“text071”“text1062”“text1093”
#>[85]“text1074”“text1075”“text076”“text107”“text1088”“text1099”
#>[91]“text108”“text1080”“text081”“text108 2”“text1093”“text2084”
#>[97]“text1085”“text1086”“text087”“text108”
乌龙对BTM的支持
Oolong可以像处理其他主题模型一样为BTM生成单词入侵测试。
乌龙<- 创建_乌龙（王牌_btm）
乌龙
#>
#>——乌龙（主题模型）────────────────────────────────────────────────────────
#> ✔ 威斯康星州✖ 技术信息✖ WSI公司
#> ℹ WI:k=8，编码为0。
#>
#>——方法——
#>
#>•<$do_word_intrussion_test（）>：进行单词入侵测试
#>•<$lock（）>：完成并查看结果
然而，为了生成主题入侵测试，您必须提供用于培训的数据框架（在本例中王牌_大牌). 您的输入corpus也必须是quanteda语料库。
乌龙<- 创建_乌龙（王牌_btm，王牌_corpus，btm数据帧=王牌_标签）
乌龙
#>
#>——乌龙（主题模型）────────────────────────────────────────────────────────
#> ✔ 威斯康星州✔ 钛✖ WSI公司
#> ℹ WI:k=8，编码为0。
#> ℹ TI:n=20，编码为0。
#>
#>——方法——
#>
#>•<$do_word_intrussion_test（）>：进行单词入侵测试
#>•<$do_topic_intrusion_test（）>：进行主题入侵测试
#>•<$lock（）>：完成并查看结果
btm数据帧不得为NULL。
乌龙<- 创建_乌龙（王牌_btm，王牌_corpus）
#>错误：您需要提供input_corpus（以quanteda格式）和btm_dataframe来生成主题入侵测试。
输入corpus必须是quanteda语料库。
乌龙<- 创建_乌龙（王牌_btm、王牌2k、，btm数据帧=王牌_标签）
#>错误：您需要提供input_corpus（以quanteda格式）和btm_dataframe来生成主题入侵测试。