如何使用停用词表
时间: 2023-07-20 22:11:24 浏览: 61
使用停用词表的一般步骤如下:
1. 下载或导入停用词表。
2 对文本进行分词。
3. 对分词结果进行停用词过滤。
4. 对过滤后的分词结果进行文本分析。
以下是一个 Python 代码示例,演示如何使用 NLTK 库中的英文停用词表:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 下载停用词表
nltk.download('stopwords')
# 加载停用词表
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 分词
text = "This is a sample sentence for demonstrating stop word removal."
words = word_tokenize(text)
# 停用词过滤
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
# 输出结果
print(filtered_words)
```
输出结果为:
```
['sample', 'sentence', 'demonstrating', 'stop', 'word', 'removal', '.']
```
可以看到,停用词表过滤掉了文本中的“is”、“a”、“for”等无关紧要的词语。
相关问题
C++中cppjieba如何使用停用词表?
在使用cppjieba进行分词时,可以使用停用词表来过滤掉一些常见的无意义词汇,例如标点符号、虚词等。cppjieba提供了一个`set_stop_word`方法来设置停用词表。
具体步骤如下:
1. 创建停用词表文件,例如命名为`stopwords.txt`。
2. 打开文件,将需要过滤的单词或字符写入文件中,每行一个。例如,可以过滤掉标点符号、数字和一些常用的虚词等。
3. 在代码中加载停用词表文件,例如:
```cpp
cppjieba::Jieba jieba("./dict/jieba.dict.utf8", "./dict/hmm_model.utf8", "./dict/user.dict.utf8", "./dict/idf.utf8");
jieba.SetLogLevel(cppjieba::LogLevel::WARN); // 设置日志级别,可选值:DEBUG、INFO、WARN、ERROR、FATAL,默认为INFO
jieba.LoadUserDict("./dict/user.dict.utf8"); // 加载用户自定义词典
std::string stop_word_path = "./dict/stopwords.txt"; // 停用词表文件路径
if (!jieba.SetStopWord(stop_word_path)) { // 设置停用词表
std::cerr << "Load stop words file error!" << std::endl;
return -1;
}
std::vector<std::string> words;
std::string text = "这是一段需要分词的文本";
jieba.CutForSearch(text, words); // 对文本进行分词
// 处理分词结果
```
在上面的代码中,`jieba.SetStopWord(stop_word_path)`用于设置停用词表,如果成功加载停用词表文件,则返回`true`,否则返回`false`。在处理分词结果时,遍历分词结果中的每个单词,如果该单词在停用词表中,则将其过滤掉。
另外,cppjieba还提供了一些默认的停用词表,可以通过以下代码进行使用:
```cpp
cppjieba::Jieba jieba("./dict/jieba.dict.utf8", "./dict/hmm_model.utf8", "./dict/user.dict.utf8", "./dict/idf.utf8", cppjieba::Config(jieba::DEFAULT_MODE, "", "./dict/user.dict.utf8"));
```
在上面的代码中,`cppjieba::Config(jieba::DEFAULT_MODE, "", "./dict/user.dict.utf8")`用于获取默认的配置,并加载用户自定义词典。这样就可以在使用分词器的时候自动过滤停用词了。
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
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
```
2. 加载停用词表
```python
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))
```
3. 去除停用词
```python
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。