jieba停用词表代码
时间: 2024-06-18 11:06:10 浏览: 19
jieba停用词表是用于中文文本分词时过滤掉无意义的高频词语的一个列表。jieba库提供了默认的停用词表,也可以使用自定义的停用词表。下面是使用jieba自带停用词表的示例代码:
```
import jieba
# 加载停用词表
jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt')
# 分词
text = '这是一段需要进行分词的中文文本'
words = jieba.lcut(text)
# 输出分词结果
print(words)
```
在上面的代码中,`stopwords.txt`是jieba自带的停用词表文件,可以根据需要使用自定义的停用词表。
相关问题
python停用词表代码
以下是 Python 中加载停用词表的代码示例:
```python
stopwords = set()
# 读取停用词表
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
# 使用示例:去除文本中的停用词
text = "今天天气真好,我们去外面玩吧!"
words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords]
print(words)
```
其中,`stopwords.txt` 是一个包含停用词的文本文件,每行一个停用词。在代码中,我们使用 `set()` 创建一个空的集合,然后读取停用词表中的每个词,去除换行符并加入集合中。接下来,我们可以使用 `jieba.cut()` 对文本进行分词,然后使用列表推导式过滤掉停用词,得到最终的分词结果。
加载停用词表,代码如何写
以下是Python代码示例,用于加载并使用停用词表:
```python
# 加载停用词表
stop_words = set()
with open("stop_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
stop_words.add(line.strip())
# 使用停用词表
text = "This is a sample sentence with some stop words."
words = text.lower().split()
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
print(filtered_words)
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个空集合 `stop_words`,然后使用 `with` 语句打开停用词表文件,逐行读取文件内容并将每个停用词添加到 `stop_words` 集合中。请注意,我们使用 `strip()` 方法删除读取的每行末尾的换行符。
接下来,我们定义了一个样本文本 `text`,将其所有单词转换为小写,并使用 `split()` 方法将其拆分成单独的单词列表 `words`。然后,我们使用列表推导式过滤掉出现在停用词表中的单词,并将结果存储在列表 `filtered_words` 中。最后,我们打印 `filtered_words`,以查看已过滤的单词列表。