my_stop_words = ['哈哈哈', '哈哈哈哈', '评论'] stop_words.extend(my_stop_words) word_num = jieba.lcut(x_series.astype('str').str.cat(sep='。'), cut_all=False) word_num_selected = [i for i in word_num if i not in stop_words and len(i) >= 2] return word_num_selected text1 = get_cut_words(x_series=df.text) 解释这串代码

这段代码主要是对一个包含多个文本的 pandas Series 对象进行分词，并去除停用词和长度小于 2 的词语，返回处理后的词语列表。

具体来说，代码首先定义了一个自定义的停用词列表 my_stop_words，然后将其加入到 jieba 分词库的默认停用词列表 stop_words 中。接着，代码使用了 pandas 的 astype 方法将所有文本转换为字符串形式，并用 str.cat 方法将它们拼接起来，以便于进行分词处理。

接下来，代码使用 jieba 分词库的 lcut 方法对拼接后的文本进行分词，得到一个包含所有词语的列表 word_num。然后，通过列表推导式筛选出长度大于等于 2 且不在停用词列表中的词语，保存在列表 word_num_selected 中。最后，代码将 word_num_selected 返回作为分词结果。

需要注意的是，这段代码中的 x_series 是一个 pandas Series 对象，其中每个元素都是一个字符串形式的文本。

相关问题

javascript如何写出Vue中的这个VueComponent.prototype.__proto__ === Vue.prototype关系

VueComponent.prototype.__proto__ === Vue.prototype 表示 VueComponent 的原型链上的第一个 __proto__ 指向 Vue 的原型，也就是说，VueComponent 继承了 Vue 的所有属性和方法。在 JavaScript 中，可以使用以下代码实现：

const VueComponent = Vue.extend({
  // 组件定义
});

console.log(VueComponent.prototype.__proto__ === Vue.prototype); // true

其中，Vue.extend() 方法可以创建一个组件构造器，由此创建的组件会继承 Vue 的原型，即 Vue.prototype。VueComponent.prototype.__proto__ 就是 VueComponent 的原型，它指向 Vue.prototype，表示 VueComponent 继承了 Vue 的所有属性和方法。

翻译代码def load_stopwords(file_path): stop_words = [] with open(file_path, encoding='UTF-8') as words: stop_words.extend([i.strip() for i in words.readlines()]) return stop_words def review_to_text(review): stop_words = load_stopwords(stopword_path) # 去除英文 review = re.sub("[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z]", '', review) review = jieba.cut(review) # 去掉停用词 if stop_words: all_stop_words = set(stop_words) words = [w for w in review if w not in all_stop_words] #print(words) return words

这段代码包含了两个函数：

1. load_stopwords(file_path)：用于加载中文停用词表。具体实现步骤如下：

a. 通过传入文件路径，利用with open的方式读取文件内容。

b. 将每行的停用词添加到stop_words列表中。

c. 返回stop_words列表。

2. review_to_text(review)：用于将评论文本转换为文本列表。具体实现步骤如下：

a. 调用load_stopwords函数，加载中文停用词表。

b. 使用正则表达式去除文本中的英文字符。

c. 使用jieba库进行中文分词。

d. 去除文本中的停用词。

e. 将处理后的文本列表作为函数返回值。

需要注意的是，这段代码使用了正则表达式去除了文本中的英文字符，只保留了中文字符。同时，在进行中文分词时，使用了jieba库。此外，对于停用词的处理，代码使用了Python中的列表推导式，将不在停用词表中的词语添加到words列表中。