英语停用词列表

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"stop_words_English.txt" 文件包含了英语中的停用词列表。停用词是指在文本处理和自然语言处理中常见的、无特定意义或对主题理解贡献不大的词汇,例如“a”、“the”、“and”等。这些词在大多数情况下会被过滤掉,以便更专注于分析文本中的关键信息。 停用词列表对于诸如信息检索、搜索引擎优化(SEO)、文本分类、情感分析和机器翻译等应用至关重要。在这些应用中,减少停用词的影响能够提高算法的效率和准确性。例如,在关键词提取时,去除停用词可以让更重要的词汇凸显出来;在文本分类中,不考虑停用词可以降低噪声,使得模型更容易识别出文本的主题。 在进行英文文本分析时,通常会先进行预处理步骤,包括分词、去除标点符号、转换为小写以及删除停用词。这个文件提供的停用词列表可以帮助开发者快速实现这一过程。例如,你可以将这些词与你的文本数据集中的单词进行比较,如果某个单词出现在停用词列表中,就将其从分析中移除。 值得注意的是,虽然这个列表包含了许多常见的英语停用词,但它可能并不全面,因为某些特定领域的文本可能会有特定的停用词需要考虑。因此,根据具体的应用场景,可能需要自定义或扩展这个列表以达到最佳效果。 在使用这个停用词列表时,也要注意语言的上下文变化。某些停用词在特定语境下可能具有特殊含义,比如"I can't"(我不能)中的"can't"就传达了重要信息,不应该被忽视。因此,处理时需要结合实际语境判断是否需要保留这些词。 "stop_words_English.txt" 文件提供了一个基础的英语停用词集合,它是进行有效文本分析和处理的基础工具,但需根据具体任务进行适当调整和补充。

encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件,对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名, 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip(""") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("""", """) # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()帮我改成用 pandas 处理

2023-07-11 上传

# encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') # 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件,对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名, 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip("\"") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("\"\"", "\"") # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()

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