中文停用词文本文件网址
时间: 2023-06-26 10:04:54 浏览: 64
以下是一些中文停用词文本文件的网址,您可以根据自己的需要选择使用:
- https://github.com/goto456/stopwords
- https://github.com/fighting41love/funNLP/blob/master/data/stop_words.txt
- https://github.com/goto456/stopwords/blob/master/stopwords.txt
- https://www.cnblogs.com/baiboy/p/10630306.html
这些网址提供的停用词文本文件可能会有所不同,您可以根据自己的需求选择使用。
相关问题
python去中文文本停用词代码
好的,以下是一个基本的 Python 去除中文停用词的代码示例:
```
import jieba
import codecs
# 加载中文停用词表
def load_stopwords(file_path):
stopwords = []
with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as f:
for line in f.readlines():
stopwords.append(line.strip())
return set(stopwords)
# 去除停用词
def remove_stopwords(text, stopwords):
words = jieba.lcut(text)
filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords]
return "".join(filtered_words)
# 加载中文停用词表
stopwords = load_stopwords("stopwords.txt")
# 测试
text = "今天是个好日子,我们一起去郊游吧。"
filtered_text = remove_stopwords(text, stopwords)
print(filtered_text)
```
在上述代码中,我们首先使用 `codecs` 模块读取了一个中文停用词表文件,并将其中的停用词存储在一个集合中。接着,我们定义了一个 `remove_stopwords` 函数,它接受一个字符串和一个停用词集合作为输入,然后将其中的停用词去除,并返回处理后的文本。在函数中,我们首先使用 `jieba` 对输入文本进行分词,然后逐个判断每个单词是否为停用词,如果不是则将其加入到 `filtered_words` 列表中。最后,我们使用 `join` 方法将 `filtered_words` 中的单词拼接成一个字符串,并返回该字符串。
请注意,上述代码仅仅是一个基本的示例,实际应用中可能需要根据具体情况对其进行更加细致的调整。此外,还需要注意的是,在实际应用中,可能需要使用更加全面、准确的中文停用词表。
python停用词文件该怎么弄
停用词是指在文本分析中无意义或过于频繁出现的词语,例如“的”、“是”、“这”等。在Python中,可以通过以下步骤来使用停用词文件:
1. 下载停用词文件,例如中文停用词表(可在网上搜索“中文停用词表”进行下载)。
2. 将停用词文件保存到本地,并打开文件。
3. 读取文件内容并将停用词保存到一个列表中。
4. 在文本处理过程中,对于每个词语,判断是否为停用词,如果是则忽略,否则进行处理。
下面是一个示例代码:
```python
# 导入需要的库
import jieba
# 打开停用词文件并读取内容
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
stopwords = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 对文本进行分词并去除停用词
text = '这是一段需要处理的文本'
words = jieba.lcut(text)
words = [word for word in words if word not in stopwords]
# 处理剩余的词语
# ...
```