个性化整理:全面的中英文停用词列表

49 下载量 126 浏览量 更新于2024-09-02 收藏 20KB TXT 举报
中英文停用词是自然语言处理(NLP)中的关键组件,它们在文本预处理阶段扮演着至关重要的角色。这些词汇通常包括常见的虚词、介词、连词以及一些特定的数字和短语,它们在大多数情况下对文本的含义贡献较小,但频繁出现在文本中,如无特殊含义。对于中文分词而言,停用词列表可以帮助系统在分析大量文本时忽略不重要的词汇,提高效率和准确性。 在提供的“stopwords.txt”文件中,包含了中文和英文的广泛停用词集合。中文部分包含了汉字和拼音,如"的"、"了"、"是"等,这些都是常见的汉语助词和虚词,对于文本的实质性内容影响不大。英文部分则涵盖了英语中的常见停用词,如"the", "a", "and", "or", "but"等,这些都是语言中频繁出现但在表达主要概念时往往可以忽略的词汇。 在实际应用中,根据具体场景和需求,用户可能需要对这份停用词列表进行自定义修改。例如,某些专业领域的术语或者特定项目中的专有名词可能不应被当作停用词处理。此外,对于搜索引擎优化(SEO)或文本挖掘任务,用户可能需要排除某些特定的停用词,以避免影响关键词排名或信息提取。 在构建一个完整的文本分析系统时,除了停用词列表,还需要其他步骤,如分词、词性标注、去除标点符号、数字转换等。停用词的使用是这些步骤中的一个环节,目的是减少噪声,突出关键词,从而更好地理解文本的主题和上下文。 掌握并应用中英文停用词列表是NLP任务中的基础技能,它对于降低计算复杂度、提升文本处理效率和准确度至关重要。通过理解和灵活运用这些停用词,可以更好地进行信息检索、文本分类、情感分析等自然语言处理任务。

以下代码中使用的方法,哪些属于研究方法,请点明在该研究方法下具体使用的是什么方法:以下使用的代码中的方法,包含了哪些研究方法,并指出说明:import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\apple\Desktop\“你会原谅伤害过你的父母吗”话题爬虫文件.xlsx') data = data.iloc[:,4] data = data.rename("评论") ###--------------------数据清洗-------------------- ##去除微博话题引用 import re new_data = [] # 用于存放处理后的数据 for d in data: new_d = re.sub(r'#.+?#', '', d) # 使用正则表达式去除两个“#”之间的内容 new_data.append(new_d) data['评论'] = new_data ##去除停用词 import nltk from nltk.corpus import stopwords nltk.download('stopwords') # 下载停用词列表,如果已经下载可忽略此步骤 stop_words = set(stopwords.words('chinese')) # 加载英文停用词列表 data1 = [] # 用于存放处理后的数据 for d in new_data: words = d.lower().split() # 将文本转换为小写并分词 new_words = [word for word in words if word not in stop_words] # 过滤停用词 new_d = ' '.join(new_words) # 将处理后的词语连接成字符串 data1.append(new_d) new_data = data1 ##去除特殊字符 # 定义正则表达式 pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z^0-9^ ^,^.^!^?^;^\u3002^\uFF1F^\uFF01^\u3001]') # 遍历list中的每个元素,使用re.sub函数将字符串中匹配正则表达式的部分替换为空字符串 for i in range(len(new_data)): new_data[i] = re.sub(pattern, '', new_data[i]) ##英文翻译成中文 from translate import Translator translator= Translator(to_lang="zh") for i in range(len(new_data)): # 判断文本中是否含有英文单词,如果有则翻译成中文 if re.search('[a-zA-Z]', new_data[i]): new_data[i] = translator.translate(new_data[i]) ##jieba分词 import jieba import jieba.analyse data_list =

2023-06-01 上传