python对已有的txt文件加载停用词表进行分词，采用 jieba 分词中的精确模式。给出代码

以下是使用jieba分词对txt文件进行分词，并加载停用词表的示例代码：

import jieba

# 加载停用词表
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 分词
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()
    words = jieba.cut(text, cut_all=False)
    result = []
    for word in words:
        if word not in stopwords:
            result.append(word)

# 输出结果
print(result)

其中，`stopwords.txt` 是停用词表文件，每行一个停用词。`input.txt` 是要进行分词的文件。分词结果存储在 `result` 列表中，其中去除了停用词。

相关问题

python加载停用词表进行分词， 采用 jieba 分词中的精确模式，给出代码

下面是一个简单的示例代码，用于加载停用词表进行分词，采用 jieba 分词中的精确模式：

import jieba

# 读取停用词表
stopwords = set()
with open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 加载文本数据
text = "我爱北京天安门"

# 分词
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)

# 过滤停用词
final_content = []
for seg in seg_list:
    if seg not in stopwords:
        final_content.append(seg)

# 输出结果
print(final_content)

在这个示例代码中，我们首先读取了一个停用词表，然后使用 jieba 分词库对文本进行了分词。接着，我们遍历分词结果，过滤掉停用词后，将剩余的词语添加到 `final_content` 列表中。最后，我们输出了过滤后的词语列表。

需要注意的是，这个示例代码中的停用词表是一个文本文件，每行包含一个停用词。你可以根据需要自己准备停用词表，或者使用其他来源的停用词表。

jieba动态加载停用词表

jieba是一个常用的中文分词工具，它可以将一段中文文本切分成一个个词语。jieba支持动态加载停用词表，停用词表是一种包含了需要过滤掉的常见词语的列表。通过加载停用词表，我们可以在分词过程中过滤掉这些无意义的词语，从而提高分词的准确性和效果。

要动态加载停用词表，首先需要创建一个停用词表文件，将需要过滤的词语逐行写入该文件。然后，使用jieba的`load_userdict`方法加载停用词表文件，示例如下：

import jieba

# 创建停用词表文件
stopwords_file = "stopwords.txt"

# 加载停用词表
jieba.load_userdict(stopwords_file)

# 进行分词
text = "我爱自然语言处理"
seg_list = jieba.cut(text)

# 输出分词结果
print("/".join(seg_list))

在上述示例中，我们首先创建了一个名为`stopwords.txt`的停用词表文件，并将需要过滤的词语逐行写入该文件。然后，使用`jieba.load_userdict`方法加载停用词表文件。最后，我们使用`jieba.cut`方法对文本进行分词，并通过`"/".join(seg_list)`将分词结果以斜杠分隔的形式输出。