r - Rでtdmまたはdtmのigraphを使用してキーワード/単語の関連付け(findAssocs)をプロットしていますか?

Question

R で特定の単語の関連付けに基づいて用語ネットワーク分析プロットを作成したいのですが、用語ドキュメント マトリックス全体をプロットする以上の方法がわかりません。

# Network analysis
library(igraph)
# load tdm data

# create matrix
Neg.m <- as.matrix(Ntdm_nonsparse)

# to boolean matrix
Neg.m[Neg.m>=1] <- 1

# to term adjacency matrix
# %*% is product of 2 matrices
Neg.m2 <- Neg.m %*% t(Neg.m)
Neg.m2[5:10,5:10]

# build graph with igraph ####
library(igraph)
# build adjacency graph
Neg.g <- graph.adjacency(Neg.m2, weighted=TRUE, mode="undirected")
# remove loops
Neg.g <- simplify(Neg.g)
# set labels and degrees of vertices
V(Neg.g)$label <- V(Neg.g)$name
V(Neg.g)$degree <- degree(Neg.g)

# plot layout fruchterman.reingold
layout1 <- layout.fruchterman.reingold(Neg.g)
plot(Neg.g, layout=layout1, vertex.size=20, 
     vertex.label.color="darkred")

たとえば、単語の関連付けネットワーク分析プロットを (一般的な単語の関連付け棒グラフと同様に) 次のfindAssocsデータに適用する方法はありますか?:

findAssocs(Ntdm, "verizon", .06)
$verizon
           att       switched         switch       wireless         basket         09mbps         16mbps 
          0.16           0.13           0.11           0.11           0.10           0.09           0.09 
        32mbps           4gbs           5gbs        cheaper            ima         landry          nudge 
          0.09           0.09           0.09           0.09           0.09           0.09           0.09 
         sears           wink      collapsed      expensive         sprint          -fine           -law 
          0.09           0.09           0.08           0.08           0.08           0.07           0.07 
         11yrs            380            980         alltel        callled         candle           cdma 
          0.07           0.07           0.07           0.07           0.07           0.07           0.07 
       concert    consequence    de-evolving          dimas          doria          fluke           left 
          0.07           0.07           0.07           0.07           0.07           0.07           0.07 
        london           lulz        lyingly           niet        outfits     pocketbook           puny 
          0.07           0.07           0.07           0.07           0.07           0.07           0.07 
     recentely         redraw    reinvesting      reservoir    satellite's         shrimp   stratosphere 
          0.07           0.07           0.07           0.07           0.07           0.07           0.07 
     strighten       switchig      switching        undergo     wheelchair wireless-never          worth 
          0.07           0.07           0.07           0.07           0.07           0.07           0.07 
          yeap           1994            299       cheapest           com'          comin        crushes 
          0.07           0.06           0.06           0.06           0.06           0.06           0.06 
  hhahahahahah          mache          metro      metro-nyc        must've         rising       sabotage 
          0.06           0.06           0.06           0.06           0.06           0.06           0.06 
wholeheartedly 
          0.06 

つまり、特定のキーワードと R の他のキーワードとの関係を視覚化したいのですが、方法がわかりません。