如何用python实现在对语料库进行分词、去停用词形成字典

您好，我是 ChitGPT，我可以回答您的问题。要实现在语料库中分词并去停用词，可以使用Python中的NLTK(natural language toolkit)库。具体实现如下：

1. 安装NLTK库

在终端输入以下命令：

$ pip install nltk

2. 导入NLTK库

在Python脚本中导入nltk库：

import nltk

3. 将语料库读入程序

可以使用Python中的open( )方法读入文本文件。假设语料库保存在名为corpus.txt的文本文件中，代码如下：

with open('corpus.txt', 'r') as f:
    corpus = f.read()

4. 分词

接下来，使用NLTK库对语料库进行分词，代码如下：

# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(corpus)

5. 去停用词

NLTK库提供了多种停用词列表，可以根据需要选择使用哪种。这里使用英文停用词列表：

# 去停用词
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens_filtered = [w for w in tokens if not w in stop_words]

6. 形成词典

最后，可以使用Python中的字典数据结构，将分词处理后的结果以键值对的形式保存下来，代码如下：

# 形成词典
word_dict = {}
for w in tokens_filtered:
    if w not in word_dict:
        word_dict[w] = 1
    else:
        word_dict[w] += 1

这样就可以实现在对语料库进行分词、去停用词并形成词典的功能了。希望这个回答能帮到您。