对数据集spam数据集进行数据清理/预处理-停用词
时间: 2023-12-19 12:03:59 浏览: 29
停用词是指在文本中出现频率较高,但并没有实际意义的词语。在进行自然语言处理时,通常需要将这些停用词从文本中去除,以减小文本的噪声和冗余,提高特征的准确性。下面是对spam数据集进行停用词处理的示例代码:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 加载停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 定义文本清理函数
def clean_text(text):
# 将文本转换为小写
text = text.lower()
# 分词
tokens = word_tokenize(text)
# 去除停用词
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
# 拼接词语
cleaned_text = ' '.join(filtered_tokens)
return cleaned_text
# 对数据集进行清理
for i in range(len(spam_df)):
text = spam_df['text'][i]
cleaned_text = clean_text(text)
spam_df['text'][i] = cleaned_text
```
此代码段使用nltk库中的stopwords模块加载了英文的停用词列表,并定义了一个clean_text()函数来执行文本清理操作。在循环中,对每一条文本进行清理,并将清理后的文本保存到原始数据集中。