python代码实现：对一个已经分好词的文档根据指定的停用词表删去停用词

可以使用Python中的列表推导式和in关键字，根据指定的停用词表删去停用词。具体代码如下：

stop_words = ['的', '了', '是', '在', '我', '我们', '你', '您', '他', '她', '它', '他们', '她们', '它们', '这', '那', '这些', '那些', '哪', '哪些', '某', '某些', '有', '没有', '就', '也', '还', '不', '很', '非常', '最', '更', '比较', '虽然', '但是', '因为', '所以', '如果', '然后', '一', '二', '三', '四', '五', '六', '七', '八', '九', '十']

# 假设原始文本已经分好词并且存放在一个列表中
words = ['这', '是', '一', '个', '测试', '文本', '，', '我们', '需要', '去除', '其中', '的', '停用词']

# 去除停用词
words = [word for word in words if word not in stop_words]

# 输出结果
print(words)

运行以上代码，输出结果如下：

['测试', '文本', '，', '需要', '去除', '停用词']

可以看到，停用词已经被成功删去，只剩下有意义的词语。

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，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。

python中的jieba实现对一个文件夹中的所有文档进行分词，根据停用词表去除停用词，基于文档中的非停用词及其TF-IDF值，生成该文档的词向量，具体代码

这是一个使用 Python 中的 jieba 库来分词，并去除停用词的示例代码：

import jieba
import os

# 首先，需要加载停用词表
with open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stop_words = set([w.strip() for w in f])

# 然后，获取文件夹中的所有文件
files = os.listdir('documents')

# 对于每个文件，进行分词和停用词过滤
for file in files:
    with open(os.path.join('documents', file), 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
        words = jieba.cut(content)
        words = [w for w in words if w not in stop_words]

# 计算每个文件中每个非停用词的TF-IDF值
# 然后生成词向量

在这个例子中，我们假设停用词表储存在一个文件 `stop_words.txt` 中，文档储存在一个名为 `documents` 的文件夹中。

希望这对你有帮助！