用python实现去停用词

可以使用NLTK库来实现去停用词的功能，以下是示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')

stop_words = set(stopwords.words('english'))

def remove_stopwords(text):
    word_tokens = word_tokenize(text)
    filtered_text = [word for word in word_tokens if word.lower() not in stop_words]
    return ' '.join(filtered_text)

在上面的代码中，我们首先导入了NLTK库和需要使用的模块，然后下载了英文停用词和分词器所需的数据。接着，我们定义了一个函数remove_stopwords，它接受一个字符串作为输入，并返回去除停用词后的字符串。在函数中，我们首先使用NLTK的word_tokenize函数将输入的字符串分词，然后使用列表推导式过滤掉其中的停用词，最后将过滤后的词重新组合成一个字符串并返回。

如果你想去除中文停用词，可以使用jieba库来实现。

相关问题

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。

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，您可以使用以下的Python代码来实现这个功能：

import jieba
import codecs

# 读取停用词表
stopwords = []
with codecs.open('stopwords.txt', 'r', 'utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.append(line.strip())

# 分词并去停用词
def remove_stopwords(text):
    words = jieba.cut(text)
    result = []
    for word in words:
        if word not in stopwords:
            result.append(word)
    return ' '.join(result)

# 读取文本文件并去除停用词
with codecs.open('example.txt', 'r', 'utf-8') as f:
    text = f.read()
    processed_text = remove_stopwords(text)
    print(processed_text)

其中，我们使用 `jieba` 库进行中文分词，然后读取停用词表中的词语并去除停用词。最后，我们读取待处理的文本文件，将其文本内容传入上述的函数中进行去除停用词的操作，并打印出处理后的文本。