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 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：

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。

写出关于以下要求的程序，要求在jupyter notebook中将分词好的文本数据进行停用词去除

我可以为你提供一个简单的程序，可以在jupyter notebook中将分词好的文本数据进行停用词去除。首先，你需要导入必要的库，包括nltk和pandas。其次，你需要下载停用词表，并将它们存入一个变量中。然后，你需要读取分词好的文本数据，并将它们存入另一个变量中。最后，你可以使用循环将文本中的停用词去除，然后将新的文本存入另一个变量中。