python文本分词去停用词

在Python中，文本分词和去除停用词是自然语言处理（NLP）的基本步骤之一。通常用于预处理文本数据，以便于后续分析如情感分析、主题建模等。以下是简单的流程：

1. **分词**（Tokenization）: 使用诸如`jieba`库对文本进行切分成一个个词语或单词，这是将连续的文本转换成计算机可以理解的一组单元。

import jieba
text = "这是一个示例句子"
words = jieba.lcut(text)
print(words)  # 输出 ['这是', '一个', '示例', '句子']

2. **下载停用词表**: `jieba`库默认提供了一个中文停用词列表，也可以从其他来源获取，如`NLTK`库对于英文有停用词列表。

from jieba.analyse import load_stop_words
stop_words = load_stop_words('zh')  # 加载中文停用词

3. **去除停用词**: 过滤掉停用词列表中的词语，保留有意义的词汇。

filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
print(filtered_words)

相关问题

python去停用词-python使用jieba实现中文分词去停用词方法示例

好的，下面是python使用jieba实现中文分词去停用词的示例代码：

import jieba
import jieba.analyse

# 加载自定义停用词表
jieba.analyse.set_stop_words("stopwords.txt")

# 待分词文本
text = "我喜欢学习自然语言处理"

# 中文分词
seg_list = jieba.cut(text)

# 去除停用词
final_list = []
for word in seg_list:
    if word not in jieba.analyse.get_stop_words():
        final_list.append(word)

# 输出结果
print(final_list)

其中，`stopwords.txt`是自定义的停用词表，可以根据实际需要进行修改。在分词之前，先使用`set_stop_words`方法加载停用词表；在分词之后，使用`get_stop_words`方法获取停用词表，并将不在停用词表中的词加入到最终的分词结果中。

python中文文本去停用词

在Python中，可以使用nltk库进行中文文本去停用词操作。首先需要安装nltk库，可以使用以下命令进行安装：

!pip install nltk

然后，需要下载中文停用词表。可以使用以下代码进行下载：

import nltk

nltk.download('stopwords')

下载完成后，可以使用以下代码进行中文文本去停用词操作：

import jieba
from nltk.corpus import stopwords

# 加载中文停用词表
stopwords = stopwords.words('chinese')

# 加载文本数据
text = '这是一段待处理的中文文本数据'

# 使用jieba分词进行分词操作
words = jieba.cut(text)

# 去除停用词
result = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        result.append(word)

# 打印处理结果
print(' '.join(result))

其中，`jieba.cut()`函数用于对中文文本进行分词操作，`stopwords.words('chinese')`用于加载中文停用词表。在分词结果中去除停用词后，可以使用`join()`函数将结果输出。