sentence = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\'“”《》?“]+|[+——!,。?、~@#¥%……&*():]+", "", sentence) 作用是什么
时间: 2023-12-13 17:05:23 浏览: 27
这段代码是用来移除字符串中的特殊字符和标点符号。正则表达式`[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\'“”《》?“]+|[+——!,。?、~@#¥%……&*():]+`匹配了一系列特殊字符和标点符号,然后使用空字符串""进行替换,从而将它们从字符串中删除。这个代码片段可以用来清理文本数据,使其更适合进行后续的处理或分析。
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题目 编写一个程序来计算输入的英文句子中单词的频率。 按字母顺序对键进行排序后输出。不统计各种标点符号:!@#$%^&*,;:'?{[]/}. 输入样例:God is impartial , the people who has destiny in hand stands forever in thebalance both ends , the people who is grasped by destiny knows that God best ows destiny on him only. 输出 应该是:每行输出一个词 及其出现次数,用冒号分隔 God:2 best:1 both:1 by:1 destiny:3 ends:1 forever:1 grasped:1 hand:1 has:1 him:1 impartial:1 in:2 is:2 knows:1 on:1 only.:1 ows:1 people:2 stands:1 that:1 the:2 thebalance:1 who:2
好的,以下是 Python3 的实现代码:
```python
import re
sentence = input() # 输入英文句子
word_dict = {}
# 将句子中的标点符号去除,只保留单词
sentence = re.sub(r'[^\w\s]', '', sentence)
# 按空格分割单词,并统计每个单词出现的次数
for word in sentence.split():
if word.lower() in word_dict:
word_dict[word.lower()] += 1
else:
word_dict[word.lower()] = 1
# 按字母顺序对键进行排序
sorted_keys = sorted(word_dict.keys())
# 输出每个单词及其出现次数
for key in sorted_keys:
print(key + ':' + str(word_dict[key]))
```
输入样例:
```
God is impartial , the people who has destiny in hand stands forever in thebalance both ends , the people who is grasped by destiny knows that God best ows destiny on him only.
```
输出结果:
```
best:1
both:1
by:1
destiny:3
ends:1
forever:1
god:2
grasped:1
hand:1
has:1
him:1
impartial:1
in:2
is:2
knows:1
on:1
only:1
ows:1
people:2
stands:1
that:1
the:2
thebalance:1
who:2
```
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。