r - 用語のリストを使用して用語マトリックスを文書化する

Question

事前に識別された用語を使用して文書用語マトリックスを構築しようとしています。コーパスは変数 cname で識別され、事前に識別された用語を含むファイルが terms 変数に読み込まれ、リストに変換されます。以下のコードを実行すると、空の DTM が得られます。以下で使用しているコード。私が間違ったことについてのアイデアはありますか？ありがとうございました！！！

トム

library(tm) 
library(Rmpfr) 
library(stm)

#Loading Documents
cname <- file.path("", "corpus", "goodsmoklss")
library(tm)
corp <- VCorpus(DirSource(cname))

#Transformations
docs<-tm_map(corp,tolower) #AllLowerCase
docs<-tm_map(corp,removeNumbers) #RemoveNumbers

#Remove Stopwords like is, was, the etc
docs<-tm_map(corp, removeWords, stopwords("english"))

#make Sure it is a PLainTextDocument
documents<-tm_map(docs,PlainTextDocument)


#read in list of preidentified terms
terms=read.delim("C:/corpus/TermList.csv", header=F, stringsAsFactor=F)
tokenizing.phrases <- c(terms)

library("RWeka")

phraseTokenizer <- function(x) {
  require(stringr)

  x <- as.character(x) # extract the plain text from TextDocument object
  x <- str_trim(x)
  if (is.na(x)) return("")

  phrase.hits <- str_detect(x, coll(tokenizing.phrases))


  if (any(phrase.hits)) {
    # only split once on the first hit, so we don't have to worry about    #multiple occurences of the same phrase
    split.phrase <- tokenizing.phrases[which(phrase.hits)[1]] 
    #warning(paste("split phrase:", split.phrase))
    temp <- unlist(str_split(x, coll(split.phrase), 2))
    out <- c(phraseTokenizer(temp[1]), split.phrase, phraseTokenizer(temp[2])) 
  } else {
    #out <- MC_tokenizer(x)
    out <- " "
  }

  # get rid of any extraneous empty strings, which can happen if a phrase occurs just before a punctuation
  out[out != ""]
}

dtm <- DocumentTermMatrix(documents, control = list(tokenize = phraseTokenizer))