优化这段代码 s_len = [] s_tokens = sent_tokenize(text) for i in s_tokens: w_tokens = word_tokenize(i) s_len.append(len(w_tokens)) x_axis = np.arange(0,len(s_len)) plt.scatter(x_axis,s_len) plt.show()

s_tokens = sent_tokenize(text)
s_len = [len(word_tokenize(i)) for i in s_tokens]
x_axis = np.arange(len(s_len))
plt.scatter(x_axis, s_len)
plt.show()

相关问题

tokens_list = [nltk.word_tokenize(doc) for doc in document_list] stopwords =

代码片段中tokens_list是一个列表，包含了通过nltk.word_tokenize函数对document_list中的每个文档进行分词后得到的词汇列表。

stopwords是一个变量，常用于存储停用词的列表或集合。停用词是那些在文本中频繁出现但通常对文本分析没有实质意义的词语，例如英语中的"the"、"is"和"and"等。在代码片段中没有具体给出stopwords的值，我们可以根据具体需求自行定义或从外部导入。

在使用这段代码时，我们可以先导入nltk库，然后定义document_list为包含多个文档的列表。通过引入nltk.word_tokenize函数，我们可以将document_list中的每个文档进行分词并生成一个新的词汇列表。最后，将每个文档的词汇列表存储到tokens_list中。

如果我们还希望通过停用词过滤tokens_list，我们可以在代码片段中添加相应的逻辑。例如，我们可以使用列表推导式或循环遍历tokens_list中的每个文档的词汇列表，并判断每个词汇是否在stopwords列表中，从而将不在停用词列表中的词汇留下来。

def tokenize_text(text): tokens = jieba.lcut(text) tokens = [token.strip() for token in tokens] return tokens

这是一个使用 jieba 分词对中文文本进行分词的函数，具体实现如下：

- 使用 jieba.lcut 对文本进行分词，得到分词结果。
- 对分词结果进行去除空格等操作，保证每个分词的格式一致。
- 返回分词结果。

该函数可以用于将中文文本转换为一系列有意义的词汇，方便进行后续的自然语言处理任务。