请帮我翻译成英文:为了建立起对所有政策文件内容的初步认识,经过分词、去停用词、合并同义词等处理后,对政策全文进行了词频统计等探索性分析,并绘制了前25个高频词之间的语义网络图(见图2)。
时间: 2024-05-28 12:10:49 浏览: 4
In order to establish a preliminary understanding of the content of all policy documents, exploratory analysis such as word frequency statistics was conducted after processing such as segmentation, stop word removal, and merging of synonyms, and a semantic network diagram was drawn among the top 25 high-frequency words (see Figure 2).
相关问题
用jieba库对C:\Users\Administrator\Desktop\comment_1.txt进行去除停用词、分词并建立分词列表
您可以使用`jieba`库对文本进行去除停用词、分词,并建立分词列表。下面是一个示例代码:
```python
import jieba
from jieba import analyse
import os
# 设置停用词文件路径
stopwords_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\stopwords.txt"
# 加载停用词列表
stopwords = []
with open(stopwords_path, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
stopwords.append(line.strip())
# 读取文本文件
file_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\comment_1.txt"
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
# 去除停用词
words = []
seg_list = jieba.cut(text)
for word in seg_list:
if word not in stopwords:
words.append(word)
# 打印分词列表
print(words)
```
请确保`stopwords.txt`文件包含您想要去除的停用词列表,并且文件路径正确。在示例代码中,我们使用`jieba`库进行分词,并使用停用词列表过滤掉停用词,最终得到分词列表`words`。您可以根据需要在代码中进行修改和适配。
对爬取的微博文本进行文本预处理的代码怎么写,主要包括文本清洗,去除停用词,分词操作等内容
以下是一个简单的 Python 代码示例,可以用于对爬取的微博文本进行文本预处理:
```
import jieba
import re
# 定义停用词列表
stopwords = ['的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '我们', '你们', '他们']
# 定义文本清洗函数
def clean_text(text):
# 去除网址、邮箱、@符号、#符号等特殊字符
text = re.sub(r'http\S+|www\S+|https\S+|\w+@\w+\.\w+|#|@', '', text)
# 去除标点符号
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
# 去除数字
text = re.sub(r'\d+', '', text)
# 去除空格和换行符
text = text.strip()
return text
# 定义分词函数
def tokenize(text):
# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)
# 去除停用词
words = [word for word in words if word not in stopwords]
return words
# 示例文本
text = '今天天气真好,我想去公园玩。#周末计划#'
# 文本预处理
text = clean_text(text)
words = tokenize(text)
# 输出结果
print(words)
```
输出结果为:
```
['今天', '天气', '真好', '想', '公园', '玩', '周末', '计划']
```
这个示例代码使用了 jieba 库进行中文分词,同时定义了一个停用词列表,用于去除常见的无意义词语。clean_text 函数用于去除文本中的特殊字符、标点符号、数字等,tokenize 函数用于对文本进行分词和去除停用词。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083642.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)