python代码去除中文停用词

以下是一个示例代码，可以使用中文停用词表去除文本中的中文停用词：

import jieba
import codecs

# 加载中文停用词表
stopwords = codecs.open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf8').readlines()
stopwords = [w.strip() for w in stopwords]

# 分词并去除中文停用词
def cut_without_stopwords(text):
    words = jieba.cut(text)
    return [word for word in words if word not in stopwords]

# 示例
text = '今天天气真好，我想出去玩。'
words = cut_without_stopwords(text)
print(words)

其中，`stopwords.txt` 是一个包含中文停用词的文本文件，每个停用词占一行。在代码中，首先将停用词表加载到一个列表中。然后，定义一个函数 `cut_without_stopwords`，该函数接受一个文本字符串作为输入，将文本分词并去除其中的停用词，最终返回一个不包含停用词的词列表。最后，我们可以将一个示例文本字符串传递给该函数，并打印输出结果。

需要注意的是，以上代码使用了 `jieba` 库进行中文分词，需要先安装该库。

相关问题

用python代码实现利用停用词词表，对分词后的文档进行去停用词。

好的，以下是一个用Python实现的基本去停用词的过程：

1. 导入必要的库:

import jieba  # 分词库
import os  # 处理文件

2. 定义停用词表:

stopwords_path = 'stopwords.txt'  # 停用词表路径

stopwords = set()
with open(stopwords_path, encoding='utf-8') as f:
    for word in f.readlines():
        stopwords.add(word.strip())

3. 分词并去除停用词:

def cut_and_remove_stopwords(filepath, stopwords):
    """
    对给定的文件进行分词并去除停用词
    :param filepath: 文件路径
    :param stopwords: 停用词表
    :return: 分词后的文本
    """
    texts = ''
    with open(filepath, encoding='utf-8') as f:
        for line in f.readlines():
            words = jieba.cut(line.strip())
            for word in words:
                if word not in stopwords:
                    texts += word + ' '
    return texts

这个函数实现了对给定的文本文件进行分词并去除停用词的过程。它返回的是一个字符串，其中每个词之间以空格隔开。你可以根据自己的需求进行修改。

4. 使用示例:

texts = cut_and_remove_stopwords('example.txt', stopwords)

这行代码将会对文件 "example.txt" 进行分词和去停用词处理，并将结果存储在 "texts" 变量中。

请注意，这只是一个基本实现，在实际应用中可能需要做更多的优化和调整。

python去除中文停用词的代码

Python中去除中文停用词通常会涉及到自然语言处理库NLTK（Natural Language Toolkit）和一些预定义的停用词列表。以下是一个简单的示例，展示如何使用NLTK和Jieba库去除停用词：

import jieba
from jieba import posseg as pseg
from collections import Counter
from nltk.corpus import stopwords

# 下载停用词和jieba字典
jieba.setLogLevel(0)
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))

def remove_stopwords(text):
    words = pseg.cut(text)  # 使用jieba分词
    filtered_words = [word for word, flag in words if flag != 'u']  # 只保留非停用词
    return [word for word in filtered_words if word not in stop_words]  # 去除停用词

# 示例文本
text = "这是一个测试文本，包含一些常用的停用词。"
filtered_text = remove_stopwords(text)
print(filtered_text)

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