* twitteR, plyr, stringr 및 RMySQL 패키지와 함께 R을 사용하여 트윗의 센티멘트 분석

R twitteR 패키지의 초보자 가이드를 따르고 있으며로드 블록을 실행했습니다. (자습서 URL : https://sites.google.com/site/miningtwitter/questions/sentiment/analysis)* twitteR, plyr, stringr 및 RMySQL 패키지와 함께 R을 사용하여 트윗의 센티멘트 분석

섹션 4에서 자세히 설명한 searchTwitter 함수를 통해 트윗 목록을 가져 오는 대신 MySQL 데이터베이스에서 트윗 데이터 프레임을 가져옵니다. 임 MySQL의 벌금에서 트윗을 가져올 수 있습니다,하지만 난 실행하려고하면

wine_txt = sapply (wine_tweets, 기능 (X) × $ gettext에())

내가 오류 얻을 :

을 x $ getText의 오류 : 원자 벡터에 대한 $ 연산자가 유효하지 않습니다.

데이터가 이미 data.frame 형식으로되어 있으며 데이터를 다시 data.frame으로 강제로 가져 왔으며 여전히 동일한 오류가 발생합니다. . 아래에 전체 코드를 붙여 넣었습니다. 어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다.

library(twitteR) 
library(plyr) 
library(stringr) 
library(RMySQL) 

tweets.con<-dbConnect(MySQL(),user="XXXXXXXX",password="XXXXXXXX",dbname="XXXXXXX",host="XXXXXXX") 
wine_tweets<-dbGetQuery(tweets.con,"select `tweet_text` from `tweets` where `created_at` BETWEEN timestamp(DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 11 MINUTE)) AND timestamp(NOW())") 

# function score.sentiment 
score.sentiment = function(sentences, pos.words, neg.words, .progress='none') 
{ 
# Parameters 
# sentences: vector of text to score 
# pos.words: vector of words of postive sentiment 
# neg.words: vector of words of negative sentiment 
# .progress: passed to laply() to control of progress bar 

# create simple array of scores with laply 
scores = laply(sentences, 
function(sentence, pos.words, neg.words) 
{ 
    # remove punctuation 
    sentence = gsub("[[:punct:]]", "", sentence) 
    # remove control characters 
    sentence = gsub("[[:cntrl:]]", "", sentence) 
    # remove digits? 
    sentence = gsub('\\d+', '', sentence) 

    # define error handling function when trying tolower 
    tryTolower = function(x) 
    { 
    # create missing value 
    y = NA 
    # tryCatch error 
    try_error = tryCatch(tolower(x), error=function(e) e) 
    # if not an error 
    if (!inherits(try_error, "error")) 
    y = tolower(x) 
    # result 
    return(y) 
    } 
    # use tryTolower with sapply 
    sentence = sapply(sentence, tryTolower) 

    # split sentence into words with str_split (stringr package) 
    word.list = str_split(sentence, "\\s+") 
    words = unlist(word.list) 

    # compare words to the dictionaries of positive & negative terms 
    pos.matches = match(words, pos.words) 
    neg.matches = match(words, neg.words) 

    # get the position of the matched term or NA 
    # we just want a TRUE/FALSE 
    pos.matches = !is.na(pos.matches) 
    neg.matches = !is.na(neg.matches) 

    # final score 
    score = sum(pos.matches) - sum(neg.matches) 
    return(score) 
    }, pos.words, neg.words, .progress=.progress) 

# data frame with scores for each sentence 
scores.df = data.frame(text=sentences, score=scores) 
return(scores.df) 
} 

# import positive and negative words 
pos = readLines("/home/jgraab/R/scripts/positive_words.txt") 
neg = readLines("/home/jgraab/R/scripts/negative_words.txt") 
wine_txt = sapply(wine_tweets, function(x) x$getText())

출처

2013-06-25 Jonathan George