jieba.analyse.set_stop_words

jieba.analyse.set_stop_words是结巴分词中的一个函数，用于设置停用词。停用词是指在文本分析中无需考虑的常见词汇，如“的”、“是”、“在”等。通过设置停用词，可以提高文本分析的效率和准确性。

相关问题

以下代码：import jieba seg_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data] jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') # 设置停用词 keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词。发生以下错误：odule 'jieba' has no attribute 'analyse'。请对原代码进行修改

抱歉，可能是因为你使用的jieba版本较旧，没有`jieba.analyse`模块。可以尝试使用以下代码：

import jieba
import jieba.analyse

seg_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data]

jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') # 设置停用词
keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词

这样可以确保正确导入`jieba.analyse`模块并使用其中的函数。

解释这段代码：import jieba.analyse jieba.analyse.set_stop_words('HGD_StopWords.txt') #合并一起 text = '' for i in range(len(df['cutword'])): text += df['cutword'][i]+'\n' j_r=jieba.analyse.extract_tags(text,topK=20,withWeight=True) df1 = pd.DataFrame() df1['word']= [word[0] for word in j_r];df1['frequency']=[word[1] for word in j_r] df1

这段代码的作用是导入Python中的jieba.analyse库，并设置停用词表为'HGD_StopWords.txt'文件中的内容。停用词表通常包括一些常见的无意义词语，例如助词、介词、连词等，用来排除这些词语对于文本分析的干扰。通过调用jieba.analyse.set_stop_words()函数，可以设置自定义的停用词表，以便更好地处理和分析文本数据。