jupyter去除停用词
时间: 2023-06-21 18:14:07 浏览: 224
以下是在 Jupyter Notebook 中去除停用词的示例代码:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 下载停用词
nltk.download('stopwords')
# 加载英文停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 待处理的文本
text = "This is an example sentence to demonstrate stop word removal."
# 分词
words = word_tokenize(text)
# 去除停用词
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
# 打印结果
print(filtered_words)
```
输出结果为:
```
['example', 'sentence', 'demonstrate', 'stop', 'word', 'removal', '.']
```
其中,首先使用 `nltk` 库下载英文停用词(如果已经下载过则可以省略这一步),然后加载停用词集合。接着使用 `word_tokenize` 函数进行分词,最后使用列表推导式去除停用词。
相关问题
jupyter 去除中文停用词
首先,你需要下载中文停用词表,可以从以下链接中下载:https://github.com/goto456/stopwords.git
然后,你可以使用 Python 中的 jieba 库进行分词,并在分词时去除停用词。以下是一个示例代码:
```python
import jieba
import os
# 读取停用词表
stopwords_path = os.path.join(os.getcwd(), 'stopwords', 'Chinese.txt')
stopwords = set()
with open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
# 分词并去除停用词
text = '我喜欢吃苹果'
words = jieba.cut(text)
words_filtered = [word for word in words if word not in stopwords]
print(words_filtered) # ['喜欢', '吃', '苹果']
```
在这个示例中,我们首先读取了中文停用词表,并将其存储在一个 set 类型的变量中。然后,我们使用 jieba 库对文本进行分词,并使用列表推导式去除了其中的停用词。最后,我们打印了去除停用词后的分词结果。
jupyter 自己定义停用词去除读取的数据
在 Jupyter Notebook 中,你可以使用 Python 的 NLTK 工具包来定义停用词并去除读取的数据。具体步骤如下:
1. 安装 NLTK 工具包:在 Jupyter Notebook 中执行以下代码:
```python
!pip install nltk
```
2. 导入必要的库:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
```
3. 下载 NLTK 的停用词数据集:
```python
nltk.download('stopwords')
```
4. 定义停用词:
```python
stop_words = set(stopwords.words('english'))
```
5. 读取数据并去除停用词:
```python
with open('data.txt', 'r') as f:
text = f.read()
words = word_tokenize(text.lower()) # 将文本中的单词转换为小写
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words] # 去除停用词
```
在上述代码中,我们首先使用 `open()` 函数读取文本文件,然后使用 NLTK 的 `word_tokenize()` 函数将文本中的单词转换为小写。接着,我们使用列表推导式去除停用词。最后,`filtered_words` 列表中存储的就是去除停用词后的单词列表。
希望这个回答能够帮到你!
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