在这段代码的基础上增加去除停用词的功能file_object2=open('test.csv').read().split('\n') #一行行的读取内容 Rs2=[] #建立存储分词的列表 for i in range(len(file_object2)): result=[] seg_list = jieba.cut(file_object2[i]) for w in seg_list :#读取每一行分词 result.append(w) Rs2.append(result)#将该行分词写入列表形式的总分词列表 #写入CSV file=open('processed_data.csv','w') writer = csv.writer(file)#定义写入格式 writer.writerows(Rs2)#按行写入 #file.write(str(Rs)) file.close()

时间: 2024-03-01 13:55:23 浏览: 19
好的,您可以按照以下方式修改代码,以添加去除停用词的功能: 首先,您需要下载一个停用词表,例如中文停用词表。然后,您可以创建一个停用词列表,并在分词过程中检查每个词是否在停用词列表中。如果是,则不将其添加到结果列表中。 以下是示例代码: ``` import jieba import csv # 加载停用词表 stopwords = set() with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: stopwords.add(line.strip()) # 读取文件内容 file_object2 = open('test.csv').read().split('\n') # 分词并去除停用词 Rs2 = [] for i in range(len(file_object2)): result = [] seg_list = jieba.cut(file_object2[i]) for w in seg_list: if w not in stopwords: # 如果不是停用词,则将其添加到结果列表中 result.append(w) Rs2.append(result) # 写入CSV文件 with open('processed_data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerows(Rs2) ``` 这个代码将加载一个名为“stopwords.txt”的停用词表,并在分词过程中去除其中的停用词。然后,它将结果写入名为“processed_data.csv”的CSV文件中。请确保将停用词表文件和代码文件放在同一个目录中,并将文件名“stopwords.txt”替换为您的停用词表文件名。

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介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

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