def Stop_words(): stopword = [] data = [] f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/data/stopword.txt',encoding='utf8') for line in f.readlines(): data.append(line) for i in data: output = str(i).replace('\n','')#replace用法和sub函数很接近 stopword.append(output) return stopword # 采用jieba进行词性标注，对当前文档过滤词性和停用词 def Filter_word(text): filter_word = [] stopword = Stop_words() text = jieba.posseg.cut(text) for word, flag in text: if flag.startswith('n') is False:#用于检测字符串是否以指定的子字符串开始 continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_word.append(word) return filter_word # 对文档集过滤词性和停用词 def Filter_words(data_path =r'C:/Users/Administrator/Desktop/data//corpus.txt'): document = [] for line in open(data_path, 'r',encoding= 'utf8') : segment = jieba.posseg.cut(line.strip()) filter_words = [] stopword = Stop_words() for word, flag in segment: if flag.startswith('n') is False: continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_words.append(word) document.append(filter_words) return document def tf_idf(): tf_dict = {} idf_dict = {} filter_word = Filter_word(text) for word in filter_word: if word not in tf_dict: tf_dict[word] = 1 else: tf_dict[word] += 1 for word in tf_dict: tf_dict[word] = tf_dict[word] / len(text) document = Filter_words() doc_total = len(document) for doc in document: for word in set(doc): if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 1 else: idf_dict[word] += 1 for word in idf_dict: idf_dict[word] = math.log(doc_total / (idf_dict[word] + 1)) tf_idf_dict = {} for word in filter_word: if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 0 tf_idf_dict[word] = tf_dict[word] * idf_dict[word] return tf_idf_dict tf_idf_dict = tf_idf() keyword = 6 print('TF-IDF模型结果:') for key, value in sorted(tf_idf_dict.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[:keyword]: print(key, end=' ') print('\n')

这段代码实现了一个 TF-IDF 模型，用于计算文本中关键词的权重。其中，Stop_words 函数用于读取停用词表，Filter_word 函数用于对单个文档进行过滤，Filter_words 函数用于对整个文档集进行过滤。tf_idf 函数用于计算 TF-IDF 值，最后输出了权重最高的前 keyword 个关键词。

相关问题

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。

def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = [] print("error in stop_file") stop_list = [] flag_list = ['n','nz','vn'] for line in stopword_list: line = re.sub(u'\n|\\r', '', line) stop_list.append(line) word_list = [] #jieba分词 seg_list = psg.cut(mytext) for seg_word in seg_list: #word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word) word = seg_word.word find = 0 for stop_word in stop_list: if stop_word == word or len(word)<2: #this word is stopword find = 1 break if find == 0 and seg_word.flag in flag_list: if word in synonym_origin: index = synonym_origin.index(word) word = synonym_new[index] word_list.append(word) return (" ").join(word_list) data["content"]=data.content.astype(str) data["content_cutted"] = data.content.apply(chinese_word_cut)加入正则表达式进行数据清洗

这段代码是一个用于中文分词和数据清洗的函数。首先，它使用了jieba库加载用户自词典，并初始化。然后，它尝试打开停用词文件，如果失败则将停用词列表设置为空并打印错误信息。接下来，它定义了一个停用词列表和一个词性标注列表。在进行分词时，对每个分词结果，它会检查是否为停用词或长度小于2，如果是则忽略；否则，它会检查该词的词性是否在标注列表中，如果是则将该词加入到结果列表中。最后，它将结果列表中的词用空格连接起来，作为分词结果返回。

在使用该函数时，它会将输入数据中的content列转换为字符串类型，并将分词结果保存在新的列content_cutted中。同时，它也使用了正则表达式进行数据清洗，但具体是什么样的清洗操作需要看stop_file和synonym_origin、synonym_new文件中的内容。