json 中文停用词表

JSON中文停用词表是一个用JSON格式存储的中文文本停用词列表。停用词是指在自然语言处理中，一些常见而且对于文本分析没有实质性意义的词语，如“的”、“了”、“是”等。这些停用词往往出现频率较高，但对于文本的主题或含义并没有太多贡献，因此在进行文本处理时需要将它们排除在外。

JSON作为一种轻量级的数据交换格式，其以键值对的形式进行数据存储。因此，将中文停用词表以JSON格式保存，可以方便地进行数据的读取和使用。

中文停用词表一般由各种语言处理工具或者研究机构提供，例如NLTK库中就包含了一份常用的英文停用词表。同样地，对于中文文本处理，研究者也编制了一份包含了常用中文停用词的列表，以供使用者在进行文本处理时进行参考。

通过使用JSON中文停用词表，我们可以在文本处理的过程中，根据这份列表将其中的停用词过滤掉，这样可以提升我们处理文本的效率和准确性。在文本挖掘、信息检索和自然语言处理等领域，使用停用词表能够去除无用的信息，从而更好地理解和分析文本。

相关问题

解释代码：while offset < total: query['offset'] = offset req = requests.get(url, headers=headers, params=query) comment = json.loads(req.content)['comments'] #由网页分析，评论内容均存储在json对象comments键值的子数组中 for i in range(len(comment)): commentStr += comment[i]['content'] offset += limit sleep(1) #一般需要多次获取内容时可让程序适当暂停，避免访问过于频繁 #采用正则表达式，给文本去除不必要的字符 pat = re.compile( u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a\u3040-\u31FF])") commentStr = re.sub(pat, "", commentStr) #jieba分词后，得到generator迭代器，可以用jion()方法直接获取用于制作词云的文本 commentStr = ' '.join(jieba.cut(commentStr, cut_all=False)) #获取停用表 stopList = getStopList() #进行自定义遮盖 Mask = np.array(image.open( r"E:\python软件\pachong4zhang\tree.jpg")) ##传入参数与文本生成词云 Wcloud = wordcloud.WordCloud( mask=Mask, font_path=r"C:\Windows\Fonts\Deng.ttf", stopwords=set(stopList), background_color="white", scale=4).generate(commentStr) #将生成的词云展示或保存 image_produce = Wcloud.to_image() image_produce.show() save_path = "%s.png" % song_id image_produce.save(save_path)

这段代码是一个爬虫程序，用于爬取某个音乐网站的评论数据，并生成对应的词云图。

首先，通过循环获取评论数据，每次获取的数量由参数`limit`控制，直到获取所有评论数据为止。获取评论数据的请求通过`requests`库发送，请求参数包括`url`、`headers`和`query`，其中`query`参数包括`offset`和`limit`，用于控制获取评论数据的偏移量和数量。获取到的评论数据存储在`json`对象的`comments`键值的子数组中，通过`for`循环遍历每个评论数据中的`content`属性，并将其拼接成一个字符串`commentStr`。

接下来，通过正则表达式去除不必要的字符，然后使用`jieba`库对文本进行分词，得到一个generator迭代器，并通过`join()`方法将其转换为字符串，用于制作词云图。

然后，获取停用词表，并通过`image`库打开一个自定义遮盖图，用于生成词云图。通过`wordcloud`库生成词云图，设置参数包括遮盖图、字体、停用词表、背景颜色和缩放比例等。最后，将生成的词云图展示出来或保存到本地。

import os import json import nltk from nltk import word_tokenize from nltk.probability import FreqDist from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import WordCloud nltk.download('punkt') nltk.download("stopwords") from nltk.corpus import stopwords import jieba from tqdm import tqdm import zipfile

您好！您的代码看起来是用于文本处理和可视化的。如果您想要使用nltk库进行中文文本处理，需要进行以下操作：

1. 安装中文分词工具jieba：

pip install jieba

2. 下载中文停用词表：

nltk.download("stopwords")

3. 导入所需的库：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import jieba

4. 使用jieba进行中文分词：

text = "这是一段中文文本"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
tokenized_text = " ".join(seg_list)

5. 移除停用词：

stopwords = stopwords.words('chinese')  # 停用词列表
filtered_text = [word for word in tokenized_text.split() if word not in stopwords]

接下来，您可以使用nltk库的其他功能进行频率统计、词云生成等操作。

希望这能帮到您！如果还有其他问题，请随时提问。