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
时间: 2023-06-20 18:03:24 浏览: 53
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。
相关问题
jieba.analyse.set_stop_words
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。
jieba.analyse.extract_tags 和 jieba.analyse.textrank区别
jieba.analyse.extract_tags和jieba.analyse.textrank都是jieba库中的关键词提取方法,但它们的算法和使用场景有所不同。
jieba.analyse.extract_tags是基于TF-IDF算法的关键词提取方法,它根据词频和文档频率计算关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量,并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。
jieba.analyse.textrank是基于PageRank算法的关键词提取方法,它将文本中的词语看作是节点,根据它们之间的共现关系构建图,利用PageRank算法进行计算,得出关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量,并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。
总的来说,如果要提取一篇文档中的关键词,可以先使用jieba.analyse.extract_tags进行初步提取,再使用jieba.analyse.textrank进行筛选和排序,以得到更加准确的关键词。但是如果要处理的文本比较长,比如一篇长篇小说或者一篇新闻报道,建议直接使用jieba.analyse.textrank进行关键词提取,因为它能够充分利用文本中的信息,得到更加准确的关键词。