python加载txt格式中文停用词表的代码并放入字典

可以使用Python中的`open`函数来加载txt格式的中文停用词表，然后将停用词放入一个字典中，下面是一个例子：

def load_stopwords(filepath):
    stopwords = {}
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            stopwords[line.strip()] = 1
    return stopwords

这个函数接受一个停用词表的文件路径，使用`open`函数以UTF-8编码打开文件，并逐行读取文件内容。在读取每一行时，使用`strip`方法去掉行末的空白符，并将它添加到一个字典中，键为停用词，值为1。最终，函数返回这个字典作为结果。

相关问题

python定义停用词表和自定义词典

定义停用词表：

在Python中，可以使用列表或集合来定义停用词表。停用词表是指那些在文本处理过程中无需考虑的词语，例如“的”、“了”等等。

以下是使用列表定义停用词表的示例代码：

stop_words = ["的", "了", "和", "是", "就", "都", "而", "及", "与", "或", "等", "也"]

以下是使用集合定义停用词表的示例代码：

stop_words = {"的", "了", "和", "是", "就", "都", "而", "及", "与", "或", "等", "也"}

定义自定义词典：

在Python中，可以使用字典来定义自定义词典。自定义词典是指那些在文本处理过程中需要特殊处理的词语，例如“人工智能”、“机器学习”等等。

以下是使用字典定义自定义词典的示例代码：

custom_dict = {"人工智能": 100, "机器学习": 90, "深度学习": 80}

在这个自定义词典中，每个词语都与一个权重相关联。这个权重可以用于在文本处理过程中进行特殊处理。

python LTP对文本文件进行分词处理，加载停用词表去除停用词，按词频排序并标注词性，将结果输出为excel表格

以下是使用Python LTP库对文本文件进行分词处理，加载停用词表去除停用词，按词频排序并标注词性，并将结果输出为Excel表格的示例代码：

import os
import xlwt
from pyltp import SentenceSplitter, Segmentor, Postagger

# 设置LTP库的模型文件路径
LTP_DATA_DIR = 'ltp_data_v3.4.0'
cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model')
pos_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pos.model')

# 加载停用词表
stopwords = []
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.append(line.strip())

# 初始化LTP分词器和词性标注器
segmentor = Segmentor()
segmentor.load(cws_model_path)
postagger = Postagger()
postagger.load(pos_model_path)

# 读取文本文件
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用LTP分句器对文本进行分句
sentences = SentenceSplitter.split(text)

# 建立词频统计字典
word_freq_dict = {}

# 处理每个句子
for sentence in sentences:
    # 使用LTP分词器对句子进行分词
    words = segmentor.segment(sentence)
    # 使用LTP词性标注器对分词结果进行词性标注
    postags = postagger.postag(words)
    # 处理每个词语
    for word, pos in zip(words, postags):
        # 去除停用词
        if word not in stopwords:
            # 统计词频
            if word in word_freq_dict:
                word_freq_dict[word] += 1
            else:
                word_freq_dict[word] = 1

# 按词频排序
sorted_word_freq = sorted(word_freq_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 将结果输出为Excel表格
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1')

# 写入表头
worksheet.write(0, 0, '词语')
worksheet.write(0, 1, '词性')
worksheet.write(0, 2, '词频')

# 写入词语、词性和词频
for i in range(len(sorted_word_freq)):
    word = sorted_word_freq[i][0]
    freq = sorted_word_freq[i][1]
    pos = postagger.postag([word])[0]
    worksheet.write(i+1, 0, word)
    worksheet.write(i+1, 1, pos)
    worksheet.write(i+1, 2, freq)

# 保存Excel文件
workbook.save('output.xls')

其中，`input.txt`是待处理的文本文件，`stopwords.txt`是停用词表文件，程序将处理结果输出为`output.xls`文件。需要注意的是，由于LTP库是基于Python2开发的，因此在Python3中需要对部分代码进行修改，例如在`open()`函数中需要加上`encoding='utf-8'`参数。