juypter怎么分词去停用词
时间: 2023-08-31 09:09:27 浏览: 50
使用jieba库可以进行中文分词,使用停用词表可以去除停用词。
以下是一个简单的示例代码:
```
import jieba
import jieba.analyse
# 加载停用词表
stopword_path = 'stopwords.txt'
stopwords = [line.strip() for line in open(stopword_path, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
# 分词并去除停用词
def cut_words(text):
word_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
word_list = [word for word in word_list if word not in stopwords]
return ' '.join(word_list)
text = "我爱吃苹果,你呢?"
result = cut_words(text)
print(result)
```
其中,stopwords.txt是一个存储停用词的文件,每行一个停用词。jieba.cut函数用于进行分词,cut_all=False表示精确模式。最后将分词结果中的停用词去除,用空格连接成字符串。
相关问题
jupyter 去除中文停用词
首先,你需要下载中文停用词表,可以从以下链接中下载:https://github.com/goto456/stopwords.git
然后,你可以使用 Python 中的 jieba 库进行分词,并在分词时去除停用词。以下是一个示例代码:
```python
import jieba
import os
# 读取停用词表
stopwords_path = os.path.join(os.getcwd(), 'stopwords', 'Chinese.txt')
stopwords = set()
with open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
# 分词并去除停用词
text = '我喜欢吃苹果'
words = jieba.cut(text)
words_filtered = [word for word in words if word not in stopwords]
print(words_filtered) # ['喜欢', '吃', '苹果']
```
在这个示例中,我们首先读取了中文停用词表,并将其存储在一个 set 类型的变量中。然后,我们使用 jieba 库对文本进行分词,并使用列表推导式去除了其中的停用词。最后,我们打印了去除停用词后的分词结果。
jupyter去除停用词
以下是在 Jupyter Notebook 中去除停用词的示例代码:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 下载停用词
nltk.download('stopwords')
# 加载英文停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 待处理的文本
text = "This is an example sentence to demonstrate stop word removal."
# 分词
words = word_tokenize(text)
# 去除停用词
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
# 打印结果
print(filtered_words)
```
输出结果为:
```
['example', 'sentence', 'demonstrate', 'stop', 'word', 'removal', '.']
```
其中,首先使用 `nltk` 库下载英文停用词(如果已经下载过则可以省略这一步),然后加载停用词集合。接着使用 `word_tokenize` 函数进行分词,最后使用列表推导式去除停用词。