可以用python写一个停用词的文件吗

当然可以，以下是一个简单的用Python写停用词文件的例子：

# 待过滤的停用词列表
stopwords_list = ['的', '了', '和', '呢', '吗', '是', '在', '这', '那', '就', '也', '都', '不', '如']

# 将停用词写入文件
with open('stopwords.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('\n'.join(stopwords_list))

在代码中，我们定义了一个待过滤的停用词列表，然后使用`open`函数打开一个文件，将停用词列表中的内容按照每行一个的格式写入文件中。最后关闭文件即可。这个文件可以在后续的中文文本处理中用于过滤停用词。当然，你也可以根据需要修改停用词列表的内容。

相关问题

用python代码写一个提取文件中形容词的代码

你可以使用Python中的nltk库来实现提取文件中形容词的代码。以下是一个示例代码：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

# 读取文件内容
with open('example.txt', 'r') as file:
    text = file.read()

# 分词
words = word_tokenize(text)

# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
words = [word for word in words if not word in stop_words]

# 词性标注
pos_tags = nltk.pos_tag(words)

# 提取形容词
adjectives = [word for word, pos in pos_tags if pos == 'JJ']

# 去重、排序
adjectives = sorted(set(adjectives))

# 输出结果
print(adjectives)

上述代码中，我们首先读取了一个文本文件，并使用nltk库中的word_tokenize函数将其分词。接着，我们使用nltk.corpus中的stopwords来去除停用词，以减少干扰。然后，我们使用nltk.pos_tag函数对每个词进行词性标注，以便进一步分析。最后，我们通过筛选出词性为'JJ'的词，来提取文本中的形容词，并通过去重、排序等操作，输出结果。

Python stopwords停用词文件

引用\[1\]和引用\[3\]提供了关于Python停用词文件的相关信息。根据这些引用内容，Python停用词文件是一个包含停用词的文本文件，用于在文本处理中过滤掉常见的无意义词语。停用词是指在文本中频繁出现但通常没有实际含义的词语，例如“的”、“是”、“在”等。停用词文件可以用于分词和文本处理任务中，通过加载停用词文件并将其中的词语过滤掉，可以提高文本处理的效果和准确性。

根据引用\[1\]和引用\[2\]中的代码示例，可以看到加载停用词文件的方法是通过打开文件并逐行读取文件内容，将每行内容去除首尾空格后存储到一个列表中。这个列表中的每个元素就是一个停用词。在分词过程中，可以使用加载的停用词列表来过滤掉分词结果中的停用词，从而得到更有意义的词语。

综上所述，Python停用词文件是一个文本文件，其中包含了常见的无意义词语，用于在文本处理中过滤掉这些词语。可以通过加载停用词文件并将其中的词语过滤掉，提高文本处理的效果和准确性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python分词与去停用词简单实操](https://blog.csdn.net/m0_51952698/article/details/123835029)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python从停用词txt文件中读取停用词到列表中](https://blog.csdn.net/weixin_43919570/article/details/104302735)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]