文本情感分析：去除标点与停用词优化

在文本情感分析中，"去停用词"是一个关键步骤，它有助于提高分析效率和准确性。停用词是指在文本处理过程中通常被忽略的常见词汇，如介词、连词、冠词等，它们在大部分情况下对情感分析的主体内容贡献较小。这里主要讨论的是两种去停用词的方法： 1. 预处理阶段去除标点符号： 首先，为了简化文本并减少干扰，常用正则表达式来移除字符串中的标点符号。在gensim的word2vec模型应用中，通过定义函数`clearn_str`来实现这一过程。该函数首先筛除中文标点，接着移除英文标点，确保文本只包含字母和可能对情感分析有意义的单词。 ```python def clearn_str(string): string = re.sub(r'[……「」『』【】〔〕…·！？｡。]', '', string) # 筛除中文标点 string = re.sub(r'[!"#$%&\'()*+,-./:;?@[\]^_`{|}~]', '', string) # 筛除英文标点 return string ``` 2. 分词后去除停用词： 分词完成后，可以进一步去除停用词，这通常在自然语言处理中进行。这里提到了使用nltk库中的英文停用词列表，同时也可以获取中文停用词。例如，从nltk的`stopwords`模块加载英文停用词，并从外部文件（如链接提供的`stopwords.txt`）中加载中文停用词。 ```python from nltk.corpus import stopwords import jieba # 获取英文停用词 stopwords1 = stopwords.words('english') # 加载中文停用词 with open('../data/stopwords.txt', 'r', encoding='utf8') as f: chinese_stopwords = f.readlines() ``` 去除停用词后，文本将仅包含那些对情感倾向有较大影响的词汇，这对于后续的情感分析模型（如TF-IDF、LDA或深度学习模型）训练更为有效。在实际应用中，可以考虑根据具体需求调整这些步骤，例如，是否在预处理阶段移除停用词，或者在模型训练时动态排除停用词。 文本情感分析中的去停用词是提高分析准确性和效率的重要手段，它能帮助过滤掉无意义的词，使模型能够更专注于关键的情感承载词汇，从而得出更精确的情感判断。