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，以下是一个用Python实现的基本去停用词的过程：

1. 导入必要的库:

import jieba  # 分词库
import os  # 处理文件

2. 定义停用词表:

stopwords_path = 'stopwords.txt'  # 停用词表路径

stopwords = set()
with open(stopwords_path, encoding='utf-8') as f:
    for word in f.readlines():
        stopwords.add(word.strip())

3. 分词并去除停用词:

def cut_and_remove_stopwords(filepath, stopwords):
    """
    对给定的文件进行分词并去除停用词
    :param filepath: 文件路径
    :param stopwords: 停用词表
    :return: 分词后的文本
    """
    texts = ''
    with open(filepath, encoding='utf-8') as f:
        for line in f.readlines():
            words = jieba.cut(line.strip())
            for word in words:
                if word not in stopwords:
                    texts += word + ' '
    return texts

这个函数实现了对给定的文本文件进行分词并去除停用词的过程。它返回的是一个字符串，其中每个词之间以空格隔开。你可以根据自己的需求进行修改。

4. 使用示例:

texts = cut_and_remove_stopwords('example.txt', stopwords)

这行代码将会对文件 "example.txt" 进行分词和去停用词处理，并将结果存储在 "texts" 变量中。

请注意，这只是一个基本实现，在实际应用中可能需要做更多的优化和调整。

Python使用停用词表，去除停用词，代码

是什么？

Python 使用停用词表，去除停用词的代码通常包括以下步骤：

1. 导入所需模块

import nltk
from nltk.corpus import stopwords

2. 加载停用词表

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

3. 去除停用词

filtered_words = []
word_list = text.split()  # 将文本以空格分割成单词列表
for word in word_list:
    if word.casefold() not in stop_words:
        filtered_words.append(word)
text_without_stopwords = ' '.join(filtered_words)  # 重新将单词列表组成文本

其中 `text` 是包含文章或句子的字符串，`text_without_stopwords` 是去除停用词后的新字符串。