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！