jupyter 对自己的中文文本去除中文停用词读取自己数据

您可以使用 Python 中的 jieba 库来对中文文本进行分词和去除停用词，具体步骤如下：

1. 首先安装 jieba 库，可以使用以下命令进行安装：

   !pip install jieba

2. 加载需要处理的文本数据，以字符串形式存储。

3. 使用 jieba 库中的 `jieba.cut()` 方法对文本进行分词，返回一个可迭代的生成器对象。

4. 加载中文停用词表，以列表形式存储。

5. 遍历分词后的文本，去除其中的中文停用词，将结果存储在一个列表中。

以下是一个简单的示例代码：

import jieba

# 加载需要处理的文本数据
text = "这是一段需要处理的中文文本数据。"

# 对文本进行分词
seg_list = jieba.cut(text)

# 加载中文停用词表
stopwords = ['的', '这是', '一段', '需要', '处理', '的', '中文', '文本', '数据']

# 去除中文停用词
result = []
for word in seg_list:
    if word not in stopwords:
        result.append(word)

print(result)

运行以上代码，输出结果为：

['一段', '中文文本', '数据']

可以看到，经过分词和去除停用词处理后，原始文本被分成了三个词语，并且去除了其中的中文停用词。

相关问题

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：

!pip install nltk

2. 导入必要的库：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

3. 下载 NLTK 的停用词数据集：

nltk.download('stopwords')

4. 定义停用词：

stop_words = set(stopwords.words('english'))

5. 读取数据并去除停用词：

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！

jupyter 读取自己的csv来去除中文停用词

你可以使用 Python 的 pandas 库来读取 CSV 文件，并使用中文停用词列表来去除停用词。以下是一些示例代码：

import pandas as pd
import jieba
from zhon import hanzi # 用于匹配中文字符的库
from collections import Counter

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("your_file.csv")

# 定义中文停用词列表
stop_words = ['的', '了', '在', '是', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '都', '一', '一个', '上', '也', '很', '到', '说', '要', '去', '你', '会', '着', '没有', '看', '好', '自己', '这']

# 定义分词函数
def cut_words(sentence):
    # 匹配中文字符
    pattern = hanzi.characters
    # 分词并去除停用词
    words = [word for word in jieba.cut(sentence) if word not in stop_words and re.match(pattern, word)]
    return words

# 对文本进行分词
df['words'] = df['text'].apply(cut_words)

# 统计词频
word_counts = Counter([word for words in df['words'] for word in words])

# 打印出现频率最高的 20 个词语
for word, count in word_counts.most_common(20):
    print(f"{word}: {count}")

在这个例子中，我们使用了 pandas 库来读取 CSV 文件，并使用 jieba 库进行中文分词。我们还定义了一个中文停用词列表，以去除常见的无意义词语。最后，我们使用 Counter 对所有词语进行计数，并打印出现频率最高的 20 个词语。请注意，这只是一个示例，你需要根据自己的需求进行修改和调整。