jupyter 去除停用词

要在 Jupyter 中去除停用词，你需要先安装一个 Python 的自然语言处理库 NLTK。可以使用以下命令进行安装：

!pip install nltk

安装完成后，你需要下载 NLTK 的停用词列表。可以使用以下命令进行下载：

import nltk

nltk.download('stopwords')

下载完成后，你可以使用以下代码来去除停用词：

from nltk.corpus import stopwords

stop_words = set(stopwords.words('english'))

text = "This is an example sentence to demonstrate stop words filtration."
words = text.split()

filtered_words = [word for word in words if word.casefold() not in stop_words]

print(filtered_words)

输出结果为：

['example', 'sentence', 'demonstrate', 'stop', 'words', 'filtration.']

这里我们使用 `set()` 函数将停用词列表转换为集合，以提高检索速度。同时，我们还使用了 `casefold()` 函数将单词转换为小写形式，以确保匹配。

相关问题

jupyter去除停用词

以下是在 Jupyter Notebook 中去除停用词的示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 下载停用词
nltk.download('stopwords')

# 加载英文停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 待处理的文本
text = "This is an example sentence to demonstrate stop word removal."

# 分词
words = word_tokenize(text)

# 去除停用词
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]

# 打印结果
print(filtered_words)

输出结果为：

['example', 'sentence', 'demonstrate', 'stop', 'word', 'removal', '.']

其中，首先使用 `nltk` 库下载英文停用词（如果已经下载过则可以省略这一步），然后加载停用词集合。接着使用 `word_tokenize` 函数进行分词，最后使用列表推导式去除停用词。

jupyter 去除中文停用词

首先，你需要下载中文停用词表，可以从以下链接中下载：https://github.com/goto456/stopwords.git

然后，你可以使用 Python 中的 jieba 库进行分词，并在分词时去除停用词。以下是一个示例代码：

import jieba
import os

# 读取停用词表
stopwords_path = os.path.join(os.getcwd(), 'stopwords', 'Chinese.txt')
stopwords = set()
with open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 分词并去除停用词
text = '我喜欢吃苹果'
words = jieba.cut(text)
words_filtered = [word for word in words if word not in stopwords]

print(words_filtered)  # ['喜欢', '吃', '苹果']

在这个示例中，我们首先读取了中文停用词表，并将其存储在一个 set 类型的变量中。然后，我们使用 jieba 库对文本进行分词，并使用列表推导式去除了其中的停用词。最后，我们打印了去除停用词后的分词结果。