stopword_list = [] with open('dict/stopwords.txt', 'r', encoding='utf8') as f: for word in f.readlines(): stopword_list.append(str(word).strip())

时间: 2023-06-17 12:02:46 浏览: 157
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chinese_stopword.zip_IKAnalyz_stopword_stopword 中文_stopword.dic_

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这段代码是用来读取停用词表的。首先定义了一个空列表`stopword_list`，然后打开一个名为`stopwords.txt`的文件，使用`readlines()`方法逐行读取文件内容，并将每行内容去除首尾空格后加入`stopword_list`中。这样，`stopword_list`就包含了停用词表中的所有词语。停用词表是指在文本分析中无需考虑的常见词汇，例如“的”、“是”、“在”等。在文本分析中通常会将这些词语从文本中删除，以提高分析效果和准确性。
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english_stopword.zip_English stop word_english_stopwords_停止词_英文停

最全的IKAnalyz 的英文停止词集，使用时需要简单配置IKAnalyzer.cfg.xml， <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->...ext_stopwords">stopword.dic;english_stopword.dic;</entry>
txt

中文停用词表 stopwords.txt

简体中文停用词表，可以作为词云的数据清理用。里面的词在任何场景中都是高频词，并且没有实际的含义，在应用词云分析前应进行清除。

stopword_path = 'stopwords.txt' stopwords = [line.strip() for line in open(stopword_path, 'r', encoding='utf-8').readlines()]

2. It opens the file at the path specified by stopword_path in read mode ('r') with the encoding 'utf-8'. 3. It reads all the lines from the file using the readlines() method. 4. It strips the...

def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = []

对于你的第一个问题，我可以帮你解答。这段代码是一个用于中文分词的函数。它使用了jieba库来进行分词操作。首先，它加载了一个自定义的词典文件，以便jieba能够识别更多的词汇。然后，它尝试打开一个停用词文件，并...

import jieba import wordcloud import imageio mask = imageio.imread('C:/Users/Febird/Desktop/1.png') #设定一个词云背景 with open('C:/Users/Febird/Desktop/傲世.txt', encoding='utf-8') as f: t = f.read() # 打开需要制作词云图的文件 ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 将文章中的词组提出来 stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding='utf-8') stopwords = [(words.strip()) for words in stopwords_file.readlines()] w = wordcloud.WordCloud(width=4000, height=4000, stopwords=stopwords, font_path="msyh.ttc", colormap='hot', background_color='pink', mask=mask) # 定义一个词云 w.generate(txt) #生成词云 w.to_file(r'C:/Users/Febird/Desktop/test_3.png') #将词组变量txt导入词云对象w中并保存 添加代码 完成排名前五十个词的词云

with open('C:/Users/Febird/Desktop/傲世.txt', encoding='utf-8') as f: t = f.read() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding=...

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[０-９]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) vector = model.docvecs[doc_id] return model.infer_vector(doc) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度：%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 有什么问题 ，怎么解决

names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[０-...

import jieba def word_extract(): # 读取文件 corpus = [] path = 'D:/自然语言处理/第2章/data/金庸-白马啸西风.txt' content = '' for line in open(path, 'r', encoding='gbk', errors='ignore'): line = line.strip() content += line corpus.append(content) # 加载停用词 stop_words = [] path = 'D:/自然语言处理/第4章/data/stopword.txt' for line in open(path, encoding='utf8'): line = line.strip() stop_words.append(line) # jieba分词 split_words = [] word_list = jieba.cut(corpus[0]) for word in word_list: if word not in stop_words: split_words.append(word)这段代码哪里有问题

for line in open(path, encoding='utf8'): line = line.strip() stop_words.append(line) # jieba分词 split_words = [] word_list = jieba.cut(corpus[0]) for word in word_list: if word not in ...

def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = [] print("error in stop_file") stop_list = [] flag_list = ['n','nz','vn'] for line in stopword_list: line = re.sub(u'\n|\\r', '', line) stop_list.append(line) word_list = [] #jieba分词 seg_list = psg.cut(mytext) for seg_word in seg_list: #word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word) word = seg_word.word find = 0 for stop_word in stop_list: if stop_word == word or len(word)<2: #this word is stopword find = 1 break if find == 0 and seg_word.flag in flag_list: if word in synonym_origin: index = synonym_origin.index(word) word = synonym_new[index] word_list.append(word) return (" ").join(word_list) data["content"]=data.content.astype(str) data["content_cutted"] = data.content.apply(chinese_word_cut)加入正则表达式进行数据清洗

这段代码是一个用于中文分词和数据清洗的函数。首先，它使用了jieba库加载用户自词典，并初始化。然后，它尝试打开停用词文件，如果失败则将停用词列表设置为空并打印错误信息。接下来，它定义了一个停用词列表和一...

详细分析代码”import jieba import pandas as pd import random stopwords=pd.read_csv("../stopwords.txt",index_col=False,quoting=3 ,sep="\t",names=['stopword'], encoding='utf-8') stopwords=stopwords['stopword'].values def preprocess_text(content_lines,sentences,category): for line in content_lines: try: segs=jieba.lcut(line) segs = filter(lambda x:len(x)>1, segs) segs = filter(lambda x:x not in stopwords, segs) sentences.append((" ".join(segs), category)) except: print(line) continue sentences=[] preprocess_text(data_com_X_1.content.dropna().values.tolist() ,sentences ,'like') n=0 while n <20: preprocess_text(data_com_X_0.content.dropna().values.tolist() ,sentences ,'nlike') n +=1 random.shuffle(sentences) from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) train_data,test_data,train_target,test_target=train_test_split(x, y, random_state=1234)“添加详细注释，每段代码的作用，参数代表什么

stopwords=pd.read_csv("../stopwords.txt",index_col=False,quoting=3,sep="\t",names=['stopword'], encoding='utf-8') stopwords=stopwords['stopword'].values # 定义预处理函数，将文本进行分词、去除停用词等...

以下代码出现报错：def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = [] print("error in stop_file") stop_list = [] flag_list = ['n','nz','vn'] for line in stopword_list: line = re.sub(u'\n|\\r', '', line) stop_list.append(line) word_list = [] #jieba分词 seg_list = psg.cut(mytext) for seg_word in seg_list: word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word) #word = seg_word.word #如果想要分析英语文本，注释这行代码，启动下行代码 find = 0 for stop_word in stop_list: if stop_word == word or len(word)<2: #this word is stopword find = 1 break if find == 0 and seg_word.flag in flag_list: word_list.append(word) return (" ").join(word_list)datacontent=data.content data["content_cutted"] = chinese_word_cut(datacontent)

4. 函数chinese_word_cut中的psg.cut(mytext)可能存在问题，需要保证变量psg已经被正确定义或引用，否则可能会出现NameError异常。 建议你逐行检查代码，确认各个变量和模块的引用都正确无误，并在执行代码...

def drop_stopwords(contents,stopwords): contents_clean = [] all_words = [] for line in contents: line_clean = [] for word in line: if word in stopwords: continue line_clean.append(word) all_words.append(str(word)) contents_clean.append(line_clean) return contents_clean,all_words #print (contents_clean) contents = df_content.content_S.values.tolist() stopwords = stopwords.stopword.values.tolist() contents_clean,all_words = drop_stopwords(contents,stopwords)

第五行代码if word in stopwords: continue 是用来判断当前单词是否为停用词，如果是，则跳过当前单词，继续处理下一个单词。 第六行代码line_clean.append(word) 是将当前单词加入到line_clean列表中。 第七...

def Stop_words(): stopword = [] data = [] f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/data/stopword.txt',encoding='utf8') for line in f.readlines(): data.append(line) for i in data: output = str(i).replace('\n','')#replace用法和sub函数很接近 stopword.append(output) return stopword # 采用jieba进行词性标注，对当前文档过滤词性和停用词 def Filter_word(text): filter_word = [] stopword = Stop_words() text = jieba.posseg.cut(text) for word, flag in text: if flag.startswith('n') is False:#用于检测字符串是否以指定的子字符串开始 continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_word.append(word) return filter_word # 对文档集过滤词性和停用词 def Filter_words(data_path =r'C:/Users/Administrator/Desktop/data//corpus.txt'): document = [] for line in open(data_path, 'r',encoding= 'utf8') : segment = jieba.posseg.cut(line.strip()) filter_words = [] stopword = Stop_words() for word, flag in segment: if flag.startswith('n') is False: continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_words.append(word) document.append(filter_words) return document def tf_idf(): tf_dict = {} idf_dict = {} filter_word = Filter_word(text) for word in filter_word: if word not in tf_dict: tf_dict[word] = 1 else: tf_dict[word] += 1 for word in tf_dict: tf_dict[word] = tf_dict[word] / len(text) document = Filter_words() doc_total = len(document) for doc in document: for word in set(doc): if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 1 else: idf_dict[word] += 1 for word in idf_dict: idf_dict[word] = math.log(doc_total / (idf_dict[word] + 1)) tf_idf_dict = {} for word in filter_word: if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 0 tf_idf_dict[word] = tf_dict[word] * idf_dict[word] return tf_idf_dict tf_idf_dict = tf_idf() keyword = 6 print('TF-IDF模型结果:') for key, value in sorted(tf_idf_dict.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[:keyword]: print(key, end=' ') print('\n')

其中，Stop_words 函数用于读取停用词表，Filter_word 函数用于对单个文档进行过滤，Filter_words 函数用于对整个文档集进行过滤。tf_idf 函数用于计算 TF-IDF 值，最后输出了权重最高的前 keyword 个关键词。

def readStopWord(self, stopWordPath): """ 读取停用词 """ with open(stopWordPath, "r",encoding='utf-8') as f: stopWords = f.read(r"C:\Users\10211\Desktop\中文情感分析\ChineseTextClassifier-master\stopword.txt") stopWordList = stopWords.splitlines() # 将停用词用列表的形式生成，之后查找停用词时会比较快 self.stopWordDict = dict(zip(stopWordList, list(range(len(stopWordList)))))修复错误

with open(stopWordPath, "r", encoding='utf-8') as f: stopWords = f.read() stopWordList = stopWords.splitlines() # 将停用词用列表的形式生成，之后查找停用词时会比较快 self.stopWordDict = dict(zip...

翻译代码class SentimentAnalyzer(object): def __init__(self, model_path, userdict_path, stopword_path): self.clf = None self.vectorizer = None self.tfidftransformer = None self.model_path = model_path self.stopword_path = stopword_path self.userdict_path = userdict_path self.stop_words = [] self.tokenizer = jieba.Tokenizer() self.initialize()

这是一个名为 SentimentAnalyzer 的类，它包含了三个参数：model_path、userdict_path 和 stopword_path，用于初始化对象。在初始化过程中，会将 self.clf、self.vectorizer、self.tfidftransformer、self.stop_...

import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import numpy as np import pandas as pd # 读取停用词文件 def read_stopwords(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='gbk') as f: stopwords = [line.strip() for line in f] return set(stopwords) # 中文分词 def chinese_word_cut(text, stopwords): words = jieba.cut(text) result = [] for word in words: if word not in stopwords: result.append(word) return " ".join(result) # 读取CSV文件 weibo_data = pd.read_csv('E:\Python自然语言处理\data\weibo_Convid19.csv', sep='\t') df = weibo_data['text_raw'] # 获取停用词集合 stopwords = read_stopwords('E:\Python自然语言处理\data\stopword.txt') # 对每条微博进行分词和去停用词 corpus_list = df.apply(lambda x: chinese_word_cut(x, stopwords)) # 提取关键词 corpus = ' '.join(corpus_list) tfidf = TfidfVectorizer() tf_key = tfidf.fit_transform([corpus]) word = tfidf.get_feature_names() weight = tf_key.toarray()[0] w_sort = np.argsort(-weight) print('Top 20 keywords:') for i in range(20): print(word[w_sort[i]])结果含有表情包，怎么去除

可以使用正则表达式来去除文本中的表情包，例如： ... for word in words: if word not in stopwords: result.append(word) return " ".join(result) 这样就可以在分词前去除文本中的表情包。

def trans(data, matrix_path, stopword_path): with open(stopword_path, 'r', encoding='utf-8') as fs: stop_words = [line.strip() for line in fs.readline()] # 读取停用词列表 tfidf = TfidfVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w+\b", stop_words=stop_words) features = tfidf.fit_transform(data) # 将数据转换为特征矩阵 with open(matrix_path, 'wb') as f: # 打开指定路径的文件，以二进制写入模式 pickle.dump(tfidf, f) # 保存特征提取器到文件中 return features # 返回特征矩阵

其中，参数data是待转换的文本数据列表，matrix_path是特征矩阵保存路径，stopword_path是停用词文件路径。函数首先读取停用词列表，然后使用TfidfVectorizer对数据进行特征提取，得到特征矩阵。接着，利用pickle将...

def initialize(self): with open(self.stopword_path, encoding='UTF-8') as words: self.stop_words = [i.strip() for i in words.readlines()] with open(self.model_path, 'rb') as file: model = pickle.load(file) self.clf = model['clf'] self.vectorizer = model['vectorizer'] self.tfidftransformer = model['tfidftransformer'] if self.userdict_path: self.tokenizer.load_userdict(self.userdict_path)

在 initialize() 函数中，首先会读取停用词文本文件，并将其保存到 self.stop_words 变量中。接着，会使用 pickle 加载训练好的情感分类模型，其中包括分类器、特征提取器和 TF-IDF 转换器。加载完成后，会将它们...

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <entry key="ext_dict">ext.dic</entry> <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry> IK

Analyzer 是一款基于 Java 语言开发的开源中文分词工具，可以将中文文本分成一个一个的词语。这段代码是 IK Analyzer 的配置文件，用于指定扩展词典和停用词词典的位置。 其中，ext_dict 指定了扩展词典的位置，...
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