def filter_emoji(content): try: # Wide UCS-4 build cont = re.compile(u'['u'\U0001F300-\U0001F64F' u'\U0001F680-\U0001F6FF'u'\u2600-\u2B55]+') except re.error: # Narrow UCS-2 build cont = re.compile(u'('u'\ud83c[\udf00-\udfff]|'u'\ud83d[\udc00-\ude4f\ude80-\udeff]|'u'[\u2600-\u2B55])+') return cont.sub (u'', str(content))

你的这段代码是一个Python函数，用于过滤掉字符串中的Emoji表情符号。具体实现是通过正则表达式匹配Emoji的Unicode编码范围，然后将其替换为空字符串。

其中，try-except语句块是为了兼容不同版本的Python解释器，因为在不同版本的Python中，Unicode编码方式可能不同。

如果要使用这个函数，可以将其放在你的Python程序中，并调用该函数并传入需要过滤Emoji的字符串作为参数即可。

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import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import numpy as np import pandas as pd # 读取停用词文件 def read_stopwords(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='gbk') as f: stopwords = [line.strip() for line in f] return set(stopwords) # 中文分词 def chinese_word_cut(text, stopwords): words = jieba.cut(text) result = [] for word in words: if word not in stopwords: result.append(word) return " ".join(result) # 读取CSV文件 weibo_data = pd.read_csv('E:\Python自然语言处理\data\weibo_Convid19.csv', sep='\t') df = weibo_data['text_raw'] # 获取停用词集合 stopwords = read_stopwords('E:\Python自然语言处理\data\stopword.txt') # 对每条微博进行分词和去停用词 corpus_list = df.apply(lambda x: chinese_word_cut(x, stopwords)) # 提取关键词 corpus = ' '.join(corpus_list) tfidf = TfidfVectorizer() tf_key = tfidf.fit_transform([corpus]) word = tfidf.get_feature_names() weight = tf_key.toarray()[0] w_sort = np.argsort(-weight) print('Top 20 keywords:') for i in range(20): print(word[w_sort[i]])结果含有表情包，怎么去除

可以使用正则表达式来去除文本中的表情包，例如：

import re

def remove_emoji(text):
    emoji_pattern = re.compile("["
                               u"\U0001F600-\U0001F64F"  # emoticons
                               u"\U0001F300-\U0001F5FF"  # symbols & pictographs
                               u"\U0001F680-\U0001F6FF"  # transport & map symbols
                               u"\U0001F1E0-\U0001F1FF"  # flags (iOS)
                               "]+", flags=re.UNICODE)
    return emoji_pattern.sub(r'', text)

# 在 chinese_word_cut 函数中调用 remove_emoji 函数
def chinese_word_cut(text, stopwords):
    text = remove_emoji(text)
    words = jieba.cut(text)
    result = []
    for word in words:
        if word not in stopwords:
            result.append(word)
    return " ".join(result)

这样就可以在分词前去除文本中的表情包。

'Emoji' object has no attribute 'UNICODE_EMOJI'

根据提供的引用内容，'Emoji'对象没有属性'UNICODE_EMOJI'。这可能是因为在代码中使用了错误的属性名称。请检查代码并确保使用正确的属性名称。

以下是一个示例代码，演示如何使用正确的属性名称来匹配Unicode Emoji符号：

import re

# Emoji字符正则表达式
try:
    # Wide UCS-4 build
    emoji_regex = re.compile(u'['
                             u'\U0001F300-\U0001F64F'
                             u'\U0001F680-\U0001F6FF'
                             u'\u2600-\u2B55]+', re.UNICODE)
except re.error:
    # Narrow UCS-2 build
    emoji_regex = re.compile(u'('
                             u'\ud83c[\udf00-\udfff]|'
                             u'\ud83d[\udc00-\ude4f\ude80-\udeff]|'
                             u'[\u2600-\u2B55])+', re.UNICODE)

desc = emoji_regex.sub('[Emoji]', desc_str)  # desc为可能包含表情的字符串

请注意，上述代码中使用了正确的属性名称're.UNICODE'来指定Unicode匹配模式。