请帮我翻译成英文：为了建立起对所有政策文件内容的初步认识，经过分词、去停用词、合并同义词等处理后，对政策全文进行了词频统计等探索性分析，并绘制了前25个高频词之间的语义网络图（见图2）。

In order to establish a preliminary understanding of the contents of all policy documents, the full text of the policies was subjected to exploratory analysis such as word segmentation, stop-word removal, and synonym consolidation, and word frequency statistics were conducted. A semantic network diagram was also generated among the top 25 high-frequency words (refer to Figure 2).

相关问题

用jieba库对C:\Users\Administrator\Desktop\comment_1.txt进行去除停用词、分词并建立分词列表

您可以使用`jieba`库对文本进行去除停用词、分词，并建立分词列表。下面是一个示例代码：

import jieba
from jieba import analyse
import os

# 设置停用词文件路径
stopwords_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\stopwords.txt"

# 加载停用词列表
stopwords = []
with open(stopwords_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        stopwords.append(line.strip())

# 读取文本文件
file_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\comment_1.txt"
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

# 去除停用词
words = []
seg_list = jieba.cut(text)
for word in seg_list:
    if word not in stopwords:
        words.append(word)

# 打印分词列表
print(words)

请确保`stopwords.txt`文件包含您想要去除的停用词列表，并且文件路径正确。在示例代码中，我们使用`jieba`库进行分词，并使用停用词列表过滤掉停用词，最终得到分词列表`words`。您可以根据需要在代码中进行修改和适配。

对爬取的微博文本进行文本预处理的代码怎么写，主要包括文本清洗，去除停用词，分词操作等内容

以下是一个简单的 Python 代码示例，可以用于对爬取的微博文本进行文本预处理：

import jieba
import re

# 定义停用词列表
stopwords = ['的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '我们', '你们', '他们']

# 定义文本清洗函数
def clean_text(text):
    # 去除网址、邮箱、@符号、#符号等特殊字符
    text = re.sub(r'http\S+|www\S+|https\S+|\w+@\w+\.\w+|#|@', '', text)
    # 去除标点符号
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    # 去除数字
    text = re.sub(r'\d+', '', text)
    # 去除空格和换行符
    text = text.strip()
    return text

# 定义分词函数
def tokenize(text):
    # 对文本进行分词
    words = jieba.cut(text)
    # 去除停用词
    words = [word for word in words if word not in stopwords]
    return words

# 示例文本
text = '今天天气真好，我想去公园玩。#周末计划#'

# 文本预处理
text = clean_text(text)
words = tokenize(text)

# 输出结果
print(words)

输出结果为：

['今天', '天气', '真好', '想', '公园', '玩', '周末', '计划']

这个示例代码使用了 jieba 库进行中文分词，同时定义了一个停用词列表，用于去除常见的无意义词语。clean_text 函数用于去除文本中的特殊字符、标点符号、数字等，tokenize 函数用于对文本进行分词和去除停用词。