用python实现去停用词
时间: 2023-05-20 16:03:23 浏览: 66
可以使用NLTK库来实现去停用词的功能,以下是示例代码:
```python
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
用python,使用自己的停用词表实现去停用词
可以使用以下代码实现:
```python
import jieba
# 读取停用词表
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
stopwords = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 分词并去停用词
def cut_words(text):
words = jieba.cut(text)
return [word for word in words if word not in stopwords]
```
其中,`stopwords.txt` 是自己准备的停用词表文件,可以根据需要进行修改。使用 `jieba.cut` 进行分词,然后通过列表推导式去除停用词,最终返回分词结果。
python 去除停用词
好的,关于python去除停用词,你可以使用NLTK库进行操作。首先,你需要下载NLTK库和停用词表。然后,你可以使用以下代码实现停用词过滤:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_sentence = []
for w in tokenized_sentence:
if w not in stop_words:
filtered_sentence.append(w)
```
其中,tokenized_sentence是已经分词的句子,filtered_sentence是去除停用词后的结果。希望可以帮到你!