[remove_stopwords(fenci(DataFilter(str(item))),stopwords) for item in texts]
时间: 2024-06-05 07:07:51 浏览: 12
这是一个Python代码片段,它使用了一些函数来对一个文本列表进行处理。具体来说,它做了以下几件事情:
1. 使用 `DataFilter` 函数对每个文本进行预处理,例如去除一些特殊字符、数字等;
2. 使用 `fenci` 函数将每个文本进行分词;
3. 使用 `remove_stopwords` 函数去除每个文本中的停用词;
4. 最后将处理后的结果组成一个新的列表并返回。
其中,`stopwords` 是一个停用词列表,可能包含一些常见的无意义词汇,如“的”、“是”等。
相关问题
python fenci
Python分词是指将一段文本按照一定的规则进行切分,将其切分成一个个有意义的词语。在Python中,常用的中文分词库有jieba、SnowNLP等。其中jieba是比较常用的中文分词库,它支持三种分词模式:精确模式、全模式和搜索引擎模式。通过使用Python分词库,可以对文本进行有效的处理和分析,为后续的文本挖掘和自然语言处理提供基础。
对于以上问题,这段代码应该怎样改进# 去停用词 def deleteStop(sentence): stopwords = stopwordslist() outstr = '' for i in sentence: if i not in stopwords and i != '\n': outstr += i return outstr def wordCut(Review): Mat = [] for rec in Review: seten = [] rec = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', rec) fenci = jieba.lcut(rec) # 精准模式分词 stc = deleteStop(fenci) # 去停用词 seg_liat = pseg.cut(stc) # 标注词性 for word, flag in seg_list: if flag not in['nr', 'ns', 'nt', 'nz', 'm', 'f', 'ul', 'l', 'r', 't']: seten.append(word) Mat.append(seten) return Mat trainCut = wordCut(trainReview) testCut = wordCut(testReview) wordCut = trainCut + testCut
这段代码可以改进的地方有:
1. 停用词表的获取方式可以优化,可以使用更全面的停用词表或者根据具体数据集构建自定义停用词表。
2. 分词方法可以考虑使用更加先进的分词工具,如jieba的新模式或其他分词工具。
3. 去除标点符号的方法可以优化,可以考虑使用正则表达式或其他方法实现。
4. 标注词性的方法可以优化,可以考虑使用更加准确的词性标注工具。
5. 代码风格可以规范化,如命名规范、缩进规范等。
6. 变量名可以更加具有描述性,方便代码的阅读和理解。
7. 可以考虑将训练集和测试集的分词结果分别存储,以便后续使用。
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