jupyter 将分词后的数据 去除的

如果您想在 Jupyter 中将分词后的数据去重，您可以使用 Python 中的 set() 函数。set() 函数会将列表中的重复元素去除，并返回一个不包含重复元素的集合。

以下是一个示例代码，可以帮助您在 Jupyter 中将分词后的数据去重：

# 假设您已经将文本数据分词并存储在变量 tokens 中

# 使用 set() 函数去除重复元素
unique_tokens = set(tokens)

# 将集合转换为列表
unique_tokens_list = list(unique_tokens)

# 打印去重后的列表
print(unique_tokens_list)

在这个示例中，我们首先使用 set() 函数将列表中的重复元素去除，然后使用 list() 函数将集合转换为列表。最后，我们打印去重后的列表。

相关问题

jupyter 将分词后的数据 去除停用词

可以使用Python中的nltk包进行分词和停用词去除。

首先，需要下载nltk包和停用词列表：

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

然后，可以使用nltk中的word_tokenize函数进行分词：

from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "This is an example sentence."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

输出结果为：['This', 'is', 'an', 'example', 'sentence', '.']

接下来，使用nltk中的stopwords包进行停用词去除：

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [w for w in tokens if not w.lower() in stop_words]
print(filtered_tokens)

输出结果为：['example', 'sentence', '.']

其中，set(stopwords.words('english'))返回的是英文停用词列表，这里使用lower()函数将单词转换为小写字母，以便与停用词列表中的单词进行比较。最后，使用列表推导式过滤掉停用词。

jupyter 将分词后的数据中去除想要去除的个别字

你可以使用 Python 的字符串操作函数来去除想要去除的个别字。以下是一个简单的例子：

text = "这是一个测试句子，我想去除句子中的‘一个’字。"
to_remove = ["一个"]
words = text.split()  # 默认按照空格分词

# 去除想要去除的字
result = [word for word in words if word not in to_remove]

# 将去除后的结果重新拼接成字符串
result_text = " ".join(result)
print(result_text)

输出结果为：`这是一个测试句子，我想去除句子中的‘一个’字。`。

在上面的例子中，我们首先将原始文本按照空格分词，然后使用列表解析式去除了想要去除的字，最后再将去除后的结果拼接成字符串。如果你想去除的字不是单个字符，而是一个词语，那么只需要将 `to_remove` 列表中的元素改为词语即可。