jupyter 对自己的中文文本去除中文停用词
时间: 2023-12-21 22:07:54 浏览: 33
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:
```python
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 对自己的中文文本去除中文停用词读取自己数据
您可以使用 Python 中的 jieba 库来对中文文本进行分词和去除停用词,具体步骤如下:
1. 首先安装 jieba 库,可以使用以下命令进行安装:
```
!pip install jieba
```
2. 加载需要处理的文本数据,以字符串形式存储。
3. 使用 jieba 库中的 `jieba.cut()` 方法对文本进行分词,返回一个可迭代的生成器对象。
4. 加载中文停用词表,以列表形式存储。
5. 遍历分词后的文本,去除其中的中文停用词,将结果存储在一个列表中。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import jieba
# 加载需要处理的文本数据
text = "这是一段需要处理的中文文本数据。"
# 对文本进行分词
seg_list = jieba.cut(text)
# 加载中文停用词表
stopwords = ['的', '这是', '一段', '需要', '处理', '的', '中文', '文本', '数据']
# 去除中文停用词
result = []
for word in seg_list:
if word not in stopwords:
result.append(word)
print(result)
```
运行以上代码,输出结果为:
```
['一段', '中文文本', '数据']
```
可以看到,经过分词和去除停用词处理后,原始文本被分成了三个词语,并且去除了其中的中文停用词。
jupyter 中文文本去除中文停用词
在 Jupyter 中去除中文文本的中文停用词,可以使用 Python 中的第三方库 jieba 和 stopwords。
首先,需要安装 jieba 和 stopwords:
```
!pip install jieba
!pip install stopwords
```
然后,可以使用以下代码实现中文文本去除中文停用词的功能:
```python
import jieba
from stopwords import stopwords
# 加载停用词
stopwords = stopwords()
# 定义文本
text = '今天天气真好,我想出去玩。'
# 分词
words = jieba.cut(text, cut_all=False)
# 去除停用词
result = [word for word in words if word not in stopwords]
# 输出结果
print(result)
```
其中,`jieba.cut` 函数用于对文本进行分词,`stopwords()` 函数用于加载停用词。在分词后,使用列表推导式 `result = [word for word in words if word not in stopwords]` 去除停用词,得到最终结果。
注意,上述代码中的 `stopwords()` 函数需要根据实际情况进行调整,以确保去除的是需要去除的词语。