python使用使用jieba实现中文分词去停用词方法示例实现中文分词去停用词方法示例
jieba分词,完全开源,有集成的python库,简单易用。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python使用jieba实现中
文分词去停用词的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看
吧。
前言前言
jieba 基于Python的中文分词工具，安装使用非常方便，直接pip即可，2/3都可以，功能强悍，十分推荐。
中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
分词模块jieba，它是python比较好用的分词模块。待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不
建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8
支持三种分词模式支持三种分词模式
1 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
2 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
3 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
# 精确模式 seg_list = jieba.cut("我去过清华大学和北京大学。")
# 全模式 seg_list = jieba.cut("我去过清华大学和北京大学。", cut_all=True)
# 搜索引擎模式 seg_list = jieba.cut_for_search("我去过清华大学和北京大学。")
#精确模式: 我/ 去过/ 清华大学/ 和/ 北京大学/ 。
#全模式: 我/ 去过/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学/ 和/ 北京/ 北京大学/ 大学/ /
#搜索引擎模式: 我/ 去过/ 清华/ 华大/ 大学/ 清华大学/ 和/ 北京/ 大学/ 北京大学/
#coding=utf-8
import jieba. analyse
stopwords=[]
for word in open('stopwords.txt','r'):
stopwords.append(word.strip())
article=open('1.txt','r').read()
words=jieba.cut(article,cut_all=False)
stayed_line=""
for word in words:
if word.encode("utf-8")not in stopwords:
stayed_line+=word+" "
print stayed_line
w=open('2.txt','w')
w.write(stayed_line.encode('utf-8'))
总结总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言
交流，谢谢大家对我们的支持。
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