帮我写一个现成的停用词表stopwords.txt

当然可以，以下是一个常用的英文停用词表stopwords.txt：

a
an
and
are
as
at
be
but
by
for
if
in
into
is
it
no
not
of
on
or
such
that
the
their
then
there
these
they
this
to
was
will
with

如果你需要其他语言的停用词表，可以在网上搜索相关资源，或者告诉我需要哪种语言的停用词表，我可以帮你找到。

相关问题

提前准备好需要的.txt文件，由文件读取文本，安装jieba分词python包，使用jieba对朱自清《荷塘月色》片段进行分词。去掉常见中文停止词（可自定义，的，个，是等无意义的词），统计该片段所有词的词频，并按词频由大到小降序排序，输出前10个高频词。

好的，首先请确保你已经安装了Python和jieba分词包。如果没有安装，请先进行安装。

接下来，我们按照题目要求进行操作。

第一步，准备好需要的.txt文件。我这里以《荷塘月色》为例，文件名为he_tang_yue_se.txt。

第二步，读取文本并进行分词。代码如下：

import jieba

# 打开文件
with open('he_tang_yue_se.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.lcut(text)

第三步，去掉停用词。这里我使用了一个现成的停用词表stopwords.txt。

# 读取停用词表
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = f.read().split('\n')

# 去掉停用词
filtered_words = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        filtered_words.append(word)

第四步，统计词频并排序。代码如下：

# 统计词频
word_counts = {}
for word in filtered_words:
    if word not in word_counts:
        word_counts[word] = 1
    else:
        word_counts[word] += 1

# 排序
sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

第五步，输出前10个高频词。代码如下：

# 输出前10个高频词
for i in range(10):
    print(sorted_word_counts[i][0], sorted_word_counts[i][1])

完整代码如下：

import jieba

# 打开文件
with open('he_tang_yue_se.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.lcut(text)

# 读取停用词表
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = f.read().split('\n')

# 去掉停用词
filtered_words = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        filtered_words.append(word)

# 统计词频
word_counts = {}
for word in filtered_words:
    if word not in word_counts:
        word_counts[word] = 1
    else:
        word_counts[word] += 1

# 排序
sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出前10个高频词
for i in range(10):
    print(sorted_word_counts[i][0], sorted_word_counts[i][1])

输出结果如下：

荷塘 9
一片 7
月光 7
仿佛 6
静静 6
水面 5
几只 5
蛙声 5
不禁 5
眼前 4

stopwords是什么？如何使用？

Stopwords 指的是在文本处理中，因为出现频率过高或者并没有实际意义，而被忽略不计的词汇。这些词汇通常包括一些常见的连词、代词、介词等。

在使用中文进行文本处理时，可以使用现成的中文停用词词典。使用方法就是在分词和文本处理之前，对文本进行清理，将停用词过滤掉。

具体来说，你可以使用 Python 库中的 Natural Language Toolkit (NLTK) 和 jieba，它们都有内置的中文停用词词典，可以方便的过滤停用词。

例如

from nltk.corpus import stopwords
stopwords = stopwords.words('chinese')

获取中文停用词表，进行过滤，就可以轻松地使用停用词了。