怎么把停用词加入snownlp模型
时间: 2024-05-01 16:18:05 浏览: 12
您可以使用snownlp的分词器和停用词列表来过滤掉停用词。您可以使用以下代码将停用词添加到snownlp模型中:
```python
import os
from snownlp import SnowNLP
# 加载停用词表
stopwords_path = 'stopwords.txt'
stopwords = set()
with open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
line = line.strip()
if line:
stopwords.add(line)
# 加载模型
s = SnowNLP("这是一段文本")
# 过滤停用词
words = [word for word in s.words if word not in stopwords]
# 输出结果
print(words)
```
其中,`stopwords_path`指定了停用词表的路径,`stopwords`存储了停用词,`s`是一个SnowNLP对象,`s.words`是分词后的结果,`words`是过滤掉停用词后的分词结果。
请注意,这里的停用词表只是一个简单的例子,您可以使用更全面的停用词表来过滤掉停用词。
相关问题
请写一个停用词过滤的python模型
以下是一个简单的停用词过滤器的 Python 代码:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('stopwords')
# 停用词列表
stop_words = set(stopwords.words('english'))
def remove_stopwords(text):
# 分词
tokens = text.split()
# 去除停用词
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]
# 重新组合文本
text = ' '.join(filtered_tokens)
return text
```
以上代码使用了 `nltk` 库中的英文停用词列表,并定义了一个 `remove_stopwords` 函数,它接受一个文本参数并返回在去除停用词后的文本。你可以将 `stop_words` 列表替换为其他语言的停用词列表。
在snownlp中添加停用词库
你可以通过以下代码实现在snownlp中添加停用词库:
```
from snownlp import SnowNLP
from snownlp import seg
# 加载停用词列表
stopwords_path = 'stopwords.txt'
stopwords = [line.strip() for line in open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
# 添加停用词到分词器
seg.set_stop_words(stopwords)
# 测试添加停用词是否成功
s = SnowNLP('这是一段测试文本,其中可能包含许多无效信息。')
print(s.words)
```
在上述代码中,我们首先读取停用词列表,然后将其添加到Snownlp的分词器中。最后,我们测试添加停用词是否成功。