python去停用词-python使用jieba实现中文分词去停用词方法示例

好的，下面是python使用jieba实现中文分词去停用词的示例代码：

import jieba
import jieba.analyse

# 加载自定义停用词表
jieba.analyse.set_stop_words("stopwords.txt")

# 待分词文本
text = "我喜欢学习自然语言处理"

# 中文分词
seg_list = jieba.cut(text)

# 去除停用词
final_list = []
for word in seg_list:
    if word not in jieba.analyse.get_stop_words():
        final_list.append(word)

# 输出结果
print(final_list)

其中，`stopwords.txt`是自定义的停用词表，可以根据实际需要进行修改。在分词之前，先使用`set_stop_words`方法加载停用词表；在分词之后，使用`get_stop_words`方法获取停用词表，并将不在停用词表中的词加入到最终的分词结果中。

相关问题

python jieba分词去除停用词

你可以使用 Python 中的 jieba 库来进行中文分词，并使用自定义的停用词表来去除停用词。以下是一个示例代码：

import jieba

# 读取停用词表
stopwords_path = 'stopwords.txt'
stopwords = [line.strip() for line in open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8').readlines()]

# 分词并去除停用词
text = "我爱自然语言处理"
words = jieba.cut(text)
result = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        result.append(word)

print(result)

其中，停用词表可以自己定义或者使用已有的停用词表。在上面的示例中，停用词表的文件路径为 `stopwords.txt`，它包含了一些常见的停用词。分词后，将不在停用词表中的词加入结果列表 `result` 中。

jieba分词后去除停用词 python

使用 jieba 库分词后，可以通过去除停用词来进一步提高分词效果。以下是使用 jieba 库和中文停用词表对一个句子进行分词并去除停用词的示例代码：

import jieba
from jieba import analyse

stopwords_file = "stopwords.txt"
sentence = "我爱自然语言处理，也喜欢机器学习和深度学习。"

# 加载停用词表
stopwords = set()
with open(stopwords_file, "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 分词并去除停用词
words = jieba.cut(sentence)
filtered_words = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        filtered_words.append(word)

print("分词结果：", "/".join(filtered_words))

其中，stopwords.txt 是包含中文停用词的文本文件，可以从网上下载。在上述代码中，我们使用了 Python 的 set 数据结构来存储停用词，然后在分词过程中将停用词过滤掉。最后输出过滤后的分词结果，结果如下：

分词结果： 爱/自然语言处理/喜欢/机器学习/深度学习