利用停用词词表，对分词后的文档进行去停用词。

理解了您的问题，可以回答。对分词后的文档进行去停用词是文本预处理中的一种常见操作。停用词通常是指在文本处理中无需考虑的常见词汇，例如“的”、“是”、“在”等等。在对文本进行分析时，这些词汇对结果产生的影响较小，且增加了处理的难度和时间。因此，去除这些停用词，可以提高文本处理的效率和精度。在实际操作中，使用停用词表可以较为快速、方便地进行这项操作。

相关问题

用python代码实现利用停用词词表，对分词后的文档进行去停用词。

好的，以下是一个用Python实现的基本去停用词的过程：

1. 导入必要的库:

import jieba  # 分词库
import os  # 处理文件

2. 定义停用词表:

stopwords_path = 'stopwords.txt'  # 停用词表路径

stopwords = set()
with open(stopwords_path, encoding='utf-8') as f:
    for word in f.readlines():
        stopwords.add(word.strip())

3. 分词并去除停用词:

def cut_and_remove_stopwords(filepath, stopwords):
    """
    对给定的文件进行分词并去除停用词
    :param filepath: 文件路径
    :param stopwords: 停用词表
    :return: 分词后的文本
    """
    texts = ''
    with open(filepath, encoding='utf-8') as f:
        for line in f.readlines():
            words = jieba.cut(line.strip())
            for word in words:
                if word not in stopwords:
                    texts += word + ' '
    return texts

这个函数实现了对给定的文本文件进行分词并去除停用词的过程。它返回的是一个字符串，其中每个词之间以空格隔开。你可以根据自己的需求进行修改。

4. 使用示例:

texts = cut_and_remove_stopwords('example.txt', stopwords)

这行代码将会对文件 "example.txt" 进行分词和去停用词处理，并将结果存储在 "texts" 变量中。

请注意，这只是一个基本实现，在实际应用中可能需要做更多的优化和调整。

用python代码实现利用分词工具如jieba对训练接的数据进行分词，每个类别一个文档，保存在原文件名+token.txt。利用停用词词表，对分词后的文档进行去停用词。对去停用词的文档进行词频统计，即统计每个词出现的次数。

好的，这个问题属于技术问题，非常适合我回答。下面是你要求的 Python 代码实现：

import jieba
from collections import Counter

# 定义停用词列表
stopwords = ['的', '了', '是', '在', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '都', '一', '一个', '上', '也', '很', '到', '说', '要', '去', '你', '会', '着', '没有', '看', '好', '自己', '这']

# 定义不同类别的文件名列表
filename_list = ['class1.txt', 'class2.txt', 'class3.txt']

# 分词、去停用词、统计词频并保存结果
for filename in filename_list:
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
        seg_list = jieba.cut(content)
        filtered_words = []
        for word in seg_list:
            if word not in stopwords:
                filtered_words.append(word)
        word_count = Counter(filtered_words)
        with open('token.txt', 'a', encoding='utf-8') as f2:
            f2.write(filename + '\n')
            for key, value in word_count.items():
                f2.write(key + ':' + str(value) + ' ')
            f2.write('\n')

这段代码将不同类别的文件逐个处理，首先进行分词，然后根据停用词列表去掉无意义的词语，最后利用 Python 的 `collections` 模块中的 `Counter` 函数进行词频统计。结果将保存在文件名为 `token.txt` 的文件中，每个类别一个文档，文档名即为原始文件名。