stop_words如何使用

stop_words 是一个常用的文本处理工具，用于过滤掉文本中的停用词，例如 "的"、"是"、"在" 等等。在使用 stop_words 时，需要先将需要处理的文本进行分词，然后将分词结果与 stop_words 进行比对，将其中的停用词过滤掉。具体使用方法可以参考 Python 中的 nltk 库或者 jieba 库。

相关问题

stop_words是这样定义的stop_words=ENGLISH_STOP_WORDS

根据您提供的信息，如果您使用的是 scikit-learn 中的 TfidfVectorizer，那么 ENGLISH_STOP_WORDS 应该是一个预定义的常量，它是一个包含英语中常见无用单词的集合。如果您在定义 TfidfVectorizer 对象时传入了 stop_words=ENGLISH_STOP_WORDS 参数，那么您需要确认 ENGLISH_STOP_WORDS 的值是否正确，它应该是一个集合（set）类型的对象，其中包含了英语中常见无用单词的字符串。

如果 ENGLISH_STOP_WORDS 的值正确，但是依然出现了 InvalidParameterError 错误，那么您可以尝试将 stop_words 参数设置为 'english'，或者将 ENGLISH_STOP_WORDS 转换成列表类型，然后传入 TfidfVectorizer 对象的 stop_words 参数中。例如：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import ENGLISH_STOP_WORDS

# 将 ENGLISH_STOP_WORDS 转换成列表类型
stop_words = list(ENGLISH_STOP_WORDS)

# 定义 TfidfVectorizer 对象
tfidfVec = TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)

或者

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 定义 TfidfVectorizer 对象
tfidfVec = TfidfVectorizer(stop_words='english')

请注意，这里的 stop_words 参数是在实例化 TfidfVectorizer 对象时传入的，而不是在调用 fit() 方法时传入的。

翻译代码def load_stopwords(file_path): stop_words = [] with open(file_path, encoding='UTF-8') as words: stop_words.extend([i.strip() for i in words.readlines()]) return stop_words def review_to_text(review): stop_words = load_stopwords(stopword_path) # 去除英文 review = re.sub("[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z]", '', review) review = jieba.cut(review) # 去掉停用词 if stop_words: all_stop_words = set(stop_words) words = [w for w in review if w not in all_stop_words] #print(words) return words

这段代码包含了两个函数：

1. load_stopwords(file_path)：用于加载中文停用词表。具体实现步骤如下：

a. 通过传入文件路径，利用with open的方式读取文件内容。

b. 将每行的停用词添加到stop_words列表中。

c. 返回stop_words列表。

2. review_to_text(review)：用于将评论文本转换为文本列表。具体实现步骤如下：

a. 调用load_stopwords函数，加载中文停用词表。

b. 使用正则表达式去除文本中的英文字符。

c. 使用jieba库进行中文分词。

d. 去除文本中的停用词。

e. 将处理后的文本列表作为函数返回值。

需要注意的是，这段代码使用了正则表达式去除了文本中的英文字符，只保留了中文字符。同时，在进行中文分词时，使用了jieba库。此外，对于停用词的处理，代码使用了Python中的列表推导式，将不在停用词表中的词语添加到words列表中。