jupyter 对自己的中文文本去除中文停用词

可以使用Python中的jieba库来进行中文分词，并且结合自己定义的停用词列表来去除中文停用词。下面是一个简单的示例代码：

import jieba

# 自定义停用词列表
stopwords = ['的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '我们', '你们', '他们']

text = "今天天气真好，出去玩一玩吧！"

# 进行中文分词
words = jieba.cut(text)

# 去除停用词
filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords]

# 输出结果
print(filtered_words)

输出结果为：

['今天天气', '真好', '出去', '玩', '一玩', '吧', '！']

可以看到，停用词已经被成功去除。需要注意的是，这里只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的处理方式。

相关问题

jupyter 自己定义停用词去除读取的数据

在 Jupyter Notebook 中，你可以使用 Python 的 NLTK 工具包来定义停用词并去除读取的数据。具体步骤如下：

1. 安装 NLTK 工具包：在 Jupyter Notebook 中执行以下代码：

!pip install nltk

2. 导入必要的库：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

3. 下载 NLTK 的停用词数据集：

nltk.download('stopwords')

4. 定义停用词：

stop_words = set(stopwords.words('english'))

5. 读取数据并去除停用词：

with open('data.txt', 'r') as f:
    text = f.read()
    
words = word_tokenize(text.lower())  # 将文本中的单词转换为小写
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]  # 去除停用词

在上述代码中，我们首先使用 `open()` 函数读取文本文件，然后使用 NLTK 的 `word_tokenize()` 函数将文本中的单词转换为小写。接着，我们使用列表推导式去除停用词。最后，`filtered_words` 列表中存储的就是去除停用词后的单词列表。

希望这个回答能够帮到你！

jupyter去除停用词

以下是在 Jupyter Notebook 中去除停用词的示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 下载停用词
nltk.download('stopwords')

# 加载英文停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 待处理的文本
text = "This is an example sentence to demonstrate stop word removal."

# 分词
words = word_tokenize(text)

# 去除停用词
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]

# 打印结果
print(filtered_words)

输出结果为：

['example', 'sentence', 'demonstrate', 'stop', 'word', 'removal', '.']

其中，首先使用 `nltk` 库下载英文停用词（如果已经下载过则可以省略这一步），然后加载停用词集合。接着使用 `word_tokenize` 函数进行分词，最后使用列表推导式去除停用词。