jieba动态加载停用词表

jieba是一个常用的中文分词工具，它可以将一段中文文本切分成一个个词语。jieba支持动态加载停用词表，停用词表是一种包含了需要过滤掉的常见词语的列表。通过加载停用词表，我们可以在分词过程中过滤掉这些无意义的词语，从而提高分词的准确性和效果。

要动态加载停用词表，首先需要创建一个停用词表文件，将需要过滤的词语逐行写入该文件。然后，使用jieba的`load_userdict`方法加载停用词表文件，示例如下：

import jieba

# 创建停用词表文件
stopwords_file = "stopwords.txt"

# 加载停用词表
jieba.load_userdict(stopwords_file)

# 进行分词
text = "我爱自然语言处理"
seg_list = jieba.cut(text)

# 输出分词结果
print("/".join(seg_list))

在上述示例中，我们首先创建了一个名为`stopwords.txt`的停用词表文件，并将需要过滤的词语逐行写入该文件。然后，使用`jieba.load_userdict`方法加载停用词表文件。最后，我们使用`jieba.cut`方法对文本进行分词，并通过`"/".join(seg_list)`将分词结果以斜杠分隔的形式输出。

相关问题

加载停用词表，代码如何写

以下是Python代码示例，用于加载并使用停用词表：

# 加载停用词表
stop_words = set()
with open("stop_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        stop_words.add(line.strip())

# 使用停用词表
text = "This is a sample sentence with some stop words."
words = text.lower().split()
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
print(filtered_words)

在上面的代码中，我们首先定义了一个空集合 `stop_words`，然后使用 `with` 语句打开停用词表文件，逐行读取文件内容并将每个停用词添加到 `stop_words` 集合中。请注意，我们使用 `strip()` 方法删除读取的每行末尾的换行符。

接下来，我们定义了一个样本文本 `text`，将其所有单词转换为小写，并使用 `split()` 方法将其拆分成单独的单词列表 `words`。然后，我们使用列表推导式过滤掉出现在停用词表中的单词，并将结果存储在列表 `filtered_words` 中。最后，我们打印 `filtered_words`，以查看已过滤的单词列表。

python加载中文停用词表的代码

可以使用Python中的`codecs`模块来加载中文停用词表，下面是一个例子：

import codecs

def load_stopwords(filepath):
    stopwords = set()
    with codecs.open(filepath, 'r', 'utf-8') as f:
        for line in f:
            stopwords.add(line.strip())
    return stopwords

这个函数接受一个停用词表的文件路径，使用`codecs.open`函数以UTF-8编码打开文件，并逐行读取文件内容。在读取每一行时，使用`strip`方法去掉行末的空白符，并将它添加到一个集合中。最终，函数返回这个集合作为结果。