jieba.analyse.set_stop_words
时间: 2023-04-25 13:03:35 浏览: 98
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
详细介绍这段代码解释这段代码: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
这段代码是用来在进行中文分词时过滤掉停用词的。具体来说,代码中首先引入了 jieba.analyse 模块,该模块是用来进行中文分词的。然后调用 jieba.analyse.set_stop_words() 函数,该函数的作用是设置停用词表,即从待分词的文本中过滤掉这些停用词。
在该段代码中,停用词表的文件名为'HGD_StopWords.txt',该文件需要与代码文件在同一目录下,否则需要在文件名前写明路径。停用词表是一个文本文件,里面包含了一些常见的无实际意义或影响的中文词语,比如“的”、“是”、“我”等等。过滤掉这些无意义的词语可以提高中文分词的准确性和速度,从而更好地进行文本分析和处理。
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。