使用R中的mlr包进行多标签文本分类

Question

我需要训练一个可以对文本数据执行多标签多类分类的模型。

我目前正在尝试使用R中的mlr包，按照此链接中的说明进行操作 -

Multilabel Classification (using mlr R package)

1）是否有推荐的其他套餐？

2）否则，我被困在这个地方（按照上面提到的文章中的指示）

classify <-  getTaskData(dtmDf) ## dtmDf is my dtm converted to dataframe   form

＆＃39;分类＆＃39;是NULL

任何帮助/指示都将不胜感激。

感谢。

更新： - 试图创建“任务”＆＃39;对象。代码如下 -

dtm <- DocumentTermMatrix(docs) 
mat <- as.matrix(dtm)
mat <- cbind(mat,data$Label)

dtmDf <- as.data.frame(mat)
target <- unique(dtmDf[,2628]) %>% as.character() %>% sort()

classify.task = makeMultilabelTask(id = "classif", data = dtmDf, target =target)

面对以下错误 -

makeSupervisedTask出错（＆＃34;多标记＆＃34;，数据，目标，权重，阻塞）：   数据的列名称不包含目标var：10

解决

在获得所需格式的输入数据框后，我能够训练它，类似于教程链接中的酵母数据，该数据作为makeMultilabelTask​​（）函数的输入提供