Python情感分析分词和去除停用词

在Python中进行情感分析时，首先需要对文本进行预处理，其中包括分词和去除停用词两个重要步骤：

1. **分词**（Tokenization）：将一段连续的文本拆分成单个词语（tokens），这是自然语言处理的基础。Python中有许多库可以做到这一点，比如jieba（针对中文）和nltk（用于多种语言，包括英文）。例如，使用jieba分词：

   import jieba
   text = "这是一个示例句子"
   words = jieba.lcut(text)

2. **去除停用词**：停用词是指在大多数情况下没有实际含义、频繁出现但在文本分析中通常忽略的词，如“的”、“了”等。在Python中，nltk库提供了一个停用词列表，可以用`nltk.corpus.stopwords`获取。移除停用词的步骤如下：

   from nltk.corpus import stopwords
   stop_words = set(stopwords.words('chinese'))  # 对于中文
   filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]