Rとstanでの階層モデルについての質問

Question

前提・実現したいこと

stanとRでロジスティック回帰の階層モデルを作っています。
以下のエラーメッセージが発生しました。どこが良く無いか分からないので（変数「word」は定義しているのですが・・）、アドバイスをお願いします

発生している問題・エラーメッセージ

Error in mod$fit_ptr() :
Exception: variable does not exist; processing stage=data initialization; variable name=word; base type=int (in 'model6a2ffdde6d2_sample' at line 8)

failed to create the sampler; sampling not done

stanのコード（sample.stan）

data {
int<lower=0> I ; // データポイントの数
int<lower=0> N ; //単語の数
int<lower=0> C ; //被験者の数

int<lower=0, upper=1> resource[N] ; // ダミー変数（1か0）

int<lower=1, upper=N> word[I] ; //単語id
int<lower=1, upper=C> subj[I] ; //被験者id

int<lower=0, upper=1> rating[I] ; // 評価値（1か0）

}

parameters {
real Intercept; // 切片
real b_resource; // 係数

real b_w[N] ; // ランダム効果（語）
real b_s[C] ; // ランダム効果（人）
}

transformed parameters{
real x_w[N];
real x_s[C];

real x[I];
real q[I];

for (n in 1:N){
x_w[n] = b_resource * resource[n] + b_w[n];
}

for (c in 1:C){
x_s[c] = b_s[c];
}

for (i in 1:I){
x[i] = Intercept + x_w[word[i]] + x_s[subj[i]];
q[i] = inv_logit(x[i]);

}
}

model {
for (n in 1:N){
b_w[n] ~ normal(0,1);
}

for (c in 1:C){
b_s[c] ~ normal(0,1);
}

for (i in 1:I){
rating[i] ~ bernoulli( q[i]) ;
}

}

### 実行するRのコード

d1 <- read.csv("data1.csv")
d2 <- read.csv("data2.csv")

resource_dummy <- as.numeric(d1$type == "resource") 


I=nrow(d2)  		## データポイント数
N = length(unique(d2$term))   ## 単語数
C = length(unique(d2$human))  ## 被験者数


data_list <- list (
        I=I, N=N, C=C,
	word = d2$term,
	subj = d2$human,

	resource = resource_dummy,
	rating = d2$rating
	  )


result <- stan(
  file = "sample.stan",
  data = data_list
)



### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

松浦健太郎「StanとRでベイズ統計モデリング」共立出版 のp.143-145をほぼそのまま利用しています。