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。

相关问题

Python使用jieba进行分词，并应用停用词和自定义的词典

在Python中，jieba是一个常用的中文分词库，它提供了精确、快速的词法分析功能。如果你想要使用jieba进行中文文本的分词，同时移除停用词并应用自定义词典，可以按照以下步骤操作：

首先，确保你已经安装了jieba库，如果没有安装，可以用pip进行安装：

pip install jieba

然后，你可以通过以下步骤来进行分词、去停用词和应用自定义词典：

1. 导入所需的模块：

import jieba
from jieba import posseg as pseg
from collections import Counter

2. 加载停用词表：

stop_words_path = 'path_to_your_stopwords.txt'
with open(stop_words_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    stop_words = set(line.strip() for line in f)

3. 自定义词典（如果有的话），通常是一个dict，键是词语，值是可以忽略或替换的标记：

custom_dict = {'自定义词1': None, '自定义词2': '替换词'}

4. 分词并去除停用词：

def process_text(text, custom_dict=custom_dict, stop_words=stop_words):
    seg_list = pseg.cut(text)
    filtered_words = [(word, flag) for word, flag in seg_list if word not in stop_words and (not custom_dict or word not in custom_dict)]
    return [word for word, flag in filtered_words]

text = "这是要进行分词的文本，其中包含一些停用词和自定义词。"
filtered_segments = process_text(text)

5. 可能的话，还可以统计词频或做一些进一步的文本分析：

counter = Counter(filtered_segments)
most_common_words = counter.most_common()

批量读取文件夹里的txt文件，根据停用词词表以及词表使用最大逆向算法进行分词，词表说明了哪些字的组合可以被算作一个词，停用词表说明哪些没有实意的词可以去掉，其中词表和停用词表均为excel文件，将分词结果以同名文件储存在另一个文件夹里

好的，这里提供一个修改版的代码，用于读取Excel文件中的词表和停用词表，并使用jieba分词库进行分词。

import os
import jieba
import pandas as pd

# 读取词表和停用词表
def read_excel(filename):
    df = pd.read_excel(filename, header=None)
    words = set(df[0].tolist())
    return words

userdict = read_excel('userdict.xlsx')
stopwords = read_excel('stopwords.xlsx')

# 加载自定义词典和停用词表
for word in userdict:
    jieba.add_word(word)

stopwords = stopwords.union(set(jieba.get_stop_words()))

# 最大逆向匹配算法
def cut(string):
    seg_list = []
    max_len = 5 # 词的最大长度
    while string:
        word = None
        for i in range(max_len, 0, -1):
            if len(string) >= i and string[-i:] not in stopwords:
                word = string[-i:]
                seg_list.append(word)
                string = string[:-i]
                break
        if word is None:
            seg_list.append(string[-1])
            string = string[:-1]
    return seg_list[::-1]

# 遍历文件夹，处理每个txt文件
input_folder = 'input_folder'
output_folder = 'output_folder'
for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith('.txt'):
        # 读取文件内容
        with open(os.path.join(input_folder, filename), 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read().strip()
        # 分词
        seg_list = jieba.cut(content)
        seg_list = [seg.strip() for seg in seg_list if seg.strip() not in stopwords]
        # 写入文件
        with open(os.path.join(output_folder, filename), 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(' '.join(seg_list))

这段代码中使用了pandas库来读取Excel文件中的词表和停用词表。首先定义了一个 `read_excel` 函数，用于读取Excel文件中的内容，并将其转换为集合。然后加载自定义词典和停用词表，使用jieba分词库进行分词并去掉停用词，最后将分词结果写入同名文件中。请注意在使用前将 `input_folder` 和 `output_folder` 改为实际的文件夹路径，并将 `userdict.xlsx` 和 `stopwords.xlsx` 改为实际的词典和停用词表文件名。