给我一个停用词列表和一个标点符号列表

停用词列表常常用于文本处理任务中，它包含了一些常见的词语，这些词语通常不包含具体意义，但是却大量出现在文本中，它们不会为我们分析文本带来太多的帮助，还会增加计算复杂度，因此需要在处理文本前将这些词语从文本中移除。同时，标点符号也是文本处理中需要特别注意的部分，因为它们通常对于文本的情感、情绪等有着很大影响，因此需要将它们在处理文本时特别处理。下面是一个常见的停用词列表和标点符号列表：

停用词列表：

- 的
- 了
- 在
- 是
- 我们
- 你们
- 他们
- 这

标点符号列表：

- ，
- 。
- ！
- ？
- ；
- ：

当然，不同的文本处理任务可能需要使用不同的停用词和标点符号列表。

相关问题

预处理怎么去除标点符号和停用词

对于预处理中的去除标点符号和停用词，一般会使用一些已经被整理好的标点符号和停用词列表进行过滤。在文本中，可以使用正则表达式或者特殊的Python模块如NLTK进行处理。首先，需要定义一个停用词列表和一个标点符号列表。然后，遍历文本中的每个单词，如果该单词不在停用词列表中并且不在标点符号列表中，则保留该单词；否则，将该单词从文本中删除。

jieba去除停用词和标点符号的代码

下面是使用jieba库去除中文停用词和标点符号的代码示例：

import jieba
import jieba.analyse
import re

# 加载停用词表
stopwords_path = 'stopwords.txt'

def get_stopwords():
    stopwords = []
    with open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f.readlines():
            stopwords.append(line.strip())
    return stopwords

# 加载文本
text = '今天是个好天气，我们一起去公园玩吧！'

# 去除标点符号
text = re.sub(r'[^\w\s]','',text)

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 去除停用词
stopwords = get_stopwords()
words = [word for word in words if word not in stopwords]

# 输出结果
print(words)

其中，`stopwords.txt`是保存中文停用词的文本文件，每行一个停用词。`re.sub(r'[^\w\s]','',text)`用于去除文本中的标点符号。`jieba.cut(text)`用于将文本分词，`get_stopwords()`用于加载停用词表，`[word for word in words if word not in stopwords]`用于去除停用词。