使用BigramTokenizer和具有已定义术语

Question

将R版本更新为最新版本后，我遇到了tm软件包的问题（R 3.4.2。）。

我想使用带有预定义术语列表（单一和复合）的字典来检查DocumentTermMatrix。因此，我使用以下代码在我的数据语料库中应用了BigramTokenizer函数：

data <- c("This example shows how to apply dictionaries in text mining", 
      "supervised learning methods work with training data", 
      "unsupervised learning methods are great")
data.corpus <- VCorpus(VectorSource(data))
BigramTokenizer <- function(x) NGramTokenizer(x, Weka_control(min = 1, max = 3))

inspect(DocumentTermMatrix(data.corpus, control =  list(tokenize=BigramTokenizer, dictionary = c("example", "dictionaries", "text mining", "supervised learning  methods"))))

更新R后，我收到以下错误消息：

Error in simple_triplet_matrix(i, j, v, nrow = length(terms), ncol = length(corpus),  : 'i, j' invalid

我试图在网上找到问题的解决方案，但是雪球包的提示不起作用，因为这个包已经不存在了。有没有可能解决这个问题？感谢