解析時に「品詞細分類」を指定する機能は付けていないです。
また、出力をデータフレームにするのであれば、docDF() を使ってください。
http://rmecab.jp/wiki/index.php?RMeCabFunctions#icae4377
試される場合は、最新版1.04で利用メモリを拡張しているので、RMeCabを再インストールしてください。
なお、以下のようにして、ファイルごとに対象の品詞だけを抽出して、データフレームとして結合していくことも可能かなとは思います。
files <- list.files("~/data/doc", full.names = TRUE, pattern = "txt")
library(tidyverse)
Z <- files %>% map_df(~{
file_n <- .
x <-RMeCabText(file_n)
map2_df(x, file_n, {
~ if(.x[2] %in% c( "名詞", "動詞") & !(.x[3] %in% c("固有名詞", "サ変動詞"))) tibble(F = file_n, X = .x[1], Y = .x[2])
})})
ここからファイルごとに出現単語の頻度を(品詞の区別を無視して)数える場合は以下のようにします。
Z %>% count(F, X)