TextProcessor+string text+list tokenize()+list remove_stopwords()Tokenizer+list word_tokenize(string text)StopWordFilter+set stop_words+list filter(list words) 在这个类图中: TextProcessor类负责处理文本,进行分词和去除停用词。 Tokenizer类用于实现文本的分词功能。 StopWordFilter类则负责定义并实施停用词的...
importjieba# 读取停用词文件defload_stopwords(file_path):stopwords=set()withopen(file_path,'r',encoding='utf-8')asf:forlineinf:stopwords.add(line.strip())returnstopwords# 去除停用词defremove_stopwords(text,stopwords):words=jieba.cut(text)filtered_words=[wordforwordinwordsifwordnotinstopwords]retu...
例如,删除所有包含 an 的单词的结果a如下所示:remove_words(in_lines, ['a'])>>> ['this is go:od', 'is', 'is word'](也可以删除该for line in ..行。不过,此时,可读性确实开始受到影响。) 00 0 FFIVE 这符合您的预期输出:def remove_stop_words(lines): stop_words = ['am', ':'] ...
stop_words = set(stopwords.words('english')) 定义一个函数,用于删除不在NLTK停用词库中的停用词: 代码语言:txt 复制 def remove_stopwords(text): tokens = text.split() filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words] return ' '.join(filtered_tokens) 调用该函...
stop_words = set(stopwords.words('chinese')) # 假设我们处理的是中文文本 # 定义一个函数去除停用词 def remove_stopwords(text, stop_words): return ' '.join([word for word in text.split() if word not in stop_words]) # 定义一个函数去除标点符号和特殊字符 ...
# 定义删除停用词函数 def remove_stopwords(tokens): # 加载英文停用词列表 stopwprd_list = nltk.corpus.stopwords.words('english') filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stopwprd_list] return filtered_tokens # 使用上一节获得的expanded_corpus,然后删除停用词 expanded_corpus_...
问预处理tweet，删除@和#，消除停用词，并将用户从python列表中删除EN字典是python的一个非常常用的功能...
remove()：移除列表中第一个匹配的指定元素 ，如同从背包中丢弃指定道具。inventory.remove('potion') # ['rope', 'longbow', 'scroll']pop()：移除并返回指定索引处的元素 ，或默认移除并返回最后一个元素 ，仿佛取出并展示最后一页日志。last_item = inventory.pop()# 'scroll'inventory.pop(1)# '...
可以⽤remove去除某个值,remove会先寻找第⼀个值并除去: b_list.remove('foo') 如果不考虑性能,使⽤append和remove,可以把Python的列表当做完美的“多重集”数据结构。 ⽤in可以检查列表是否包含某个值: 'dwarf' in b_list # 输出:True or False ...