怎么使用jieba分词stopwords
时间: 2023-09-24 13:03:07 浏览: 71
使用jieba分词的stopwords需要先加载停用词表,然后在分词时设置停用词表即可。下面是一个示例代码:
```python
import jieba
# 加载停用词表
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
# 分词并过滤停用词
text = "今天天气真好,适合出去玩。"
words = jieba.cut(text)
result = []
for word in words:
if word not in stopwords:
result.append(word)
print(result)
```
其中,`stopwords.txt`是一个文本文件,每行为一个停用词。在加载停用词表时,将停用词存储到一个set中,然后在分词时判断每个词汇是否在停用词表中即可。
相关问题
怎么样使用jieba分词效果最好
要使用jieba分词库获得最佳效果,可以按照以下步骤进行:
1. 安装jieba库:使用pip命令安装jieba库,可以在命令行中输入以下命令进行安装:
```
pip install jieba
```
2. 导入jieba库:在Python代码中导入jieba库,可以使用以下语句:
```python
import jieba
```
3. 加载自定义词典:jieba分词库提供了自定义词典的功能,可以根据需要加载自定义词典以提高分词效果。自定义词典可以包含领域特定的词汇或专有名词。加载自定义词典的方法如下:
```python
jieba.load_userdict("custom_dict.txt")
```
4. 分词操作:使用jieba库的`cut`函数进行分词操作。常用的分词函数有`cut`、`cut_for_search`和`lcut`。其中,`cut`函数返回一个生成器,可以通过遍历获取分词结果;`cut_for_search`函数适用于搜索引擎模式,会对长词进行切分;`lcut`函数返回一个列表,直接获取分词结果。示例代码如下:
```python
text = "我喜欢使用jieba分词库"
seg_list = jieba.cut(text)
print("/".join(seg_list))
```
5. 添加停用词:jieba分词库提供了停用词功能,可以过滤掉一些常见的无意义词汇,如“的”、“是”等。可以通过以下方式添加停用词:
```python
jieba.analyse.set_stop_words("stopwords.txt")
```
6. 获取关键词:jieba分词库还提供了关键词提取的功能,可以根据文本内容提取出关键词。示例代码如下:
```python
text = "我喜欢使用jieba分词库"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5)
print(keywords)
```
以上是使用jieba分词库获得最佳效果的基本步骤。根据具体需求,你还可以进一步调整参数和使用其他功能。希望对你有帮助!
jieba分词 中文停用词
中文停用词是指在文本处理中被忽略的一些常见词语,因为这些词语通常不携带太多的语义信息,但在分词过程中却频繁出现。jieba分词是一种常用的中文分词工具,可以对中文文本进行分词处理。如果你想使用jieba分词并且过滤停用词,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装jieba库:在Python环境中使用pip安装jieba库。
```python
pip install jieba
```
2. 导入jieba库并加载停用词表:在代码中导入jieba库,并加载停用词表。
```python
import jieba
# 加载停用词表
def load_stopwords(filepath):
stopwords = []
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f.readlines():
stopwords.append(line.strip())
return stopwords
stopwords = load_stopwords('stopwords.txt')
```
3. 分词并过滤停用词:使用jieba库进行分词,并过滤停用词。
```python
text = '我爱自然语言处理'
seg_list = jieba.cut(text)
filtered_words = []
for word in seg_list:
if word not in stopwords:
filtered_words.append(word)
print(filtered_words)
```
以上代码会输出分词结果,并过滤掉停用词。你需要提前准备一个停用词表,该表包含了需要忽略的常见词语,每个词语占一行,保存在文件`stopwords.txt`中或者其他你指定的文件中。