1. 2. 文本数据处理 接下来,我们可以使用Python对文本数据进行停用词过滤。下面是一个简单的示例代码: text="This is a sample sentence with some stop words in it."words=text.split()filtered_words=[wordforwordinwordsifword.lower()notinstop_words]filtered_text=' '.join(filtered_words)print(filtere...
移除标点符号一般有两种方法:删除停止词(Stop Words); 根据词性提取关键词。 words2 = jieba.cut(words1) words3 = list(words2) print("/".join(words3)) # 速度/快/,/包装/好/,/看着/特别/好/,/喝/着/肯定/不错/!/价廉物美 stop_words = [",", "!"] words4 =[x for x in words3 if ...
我们可以试试看我们从nltk的语料库corpus里下载一下stopwords的词库: 然后,我们print一下,看看nltk给我们定义了什么stop word 接下来,我们就可以试试看从我们的句子里删除这些stop words~ 我们要写一个for循环,让他循环我们句子里每一个词,看看有没有出现stop word,如果不是stop word,就让他append到我们新的list里...
1. 获取停用词表 我们需要从网上下载一个中文停用词表,这里我们使用jieba库的内置停用词表。 import jieba 获取停用词表 stopwords = set(jieba.analyse.stop_words) 2. 读取文本数据 我们需要读取文本数据,这里我们假设文本数据存储在一个名为text_data.txt的文件中。 with open('text_data.txt', 'r', encod...
from sklearn.feature_extraction.stop_words import ENGLISH_STOP_WORDS 同样,spaCy 也有一个类似的处理工具: from spacy.lang.en.stop_words import STOP_WORDS 删除文本中出现的稀疏词和特定词 在某些情况下,有必要删除文本中出现的一些稀疏术语或特定词。考虑到任何单词都可以被认为是一组终止词,因此可以通过终止...
fromspacy.lang.en.stop_wordsimportSTOP_WORDS 删除文本中出现的稀疏词和特定词 在某些情况下,有必要删除文本中出现的一些稀疏术语或特定词。考虑到任何单词都可以被认为是一组终止词,因此可以通过终止词删除工具来实现这一目标。 词干提取(Stemming) 词干提取是一个将词语简化为词干、词根或词形的过程(如books-book...
filtered_text = [word for word in word_tokens if word.lower() not in stop_words and word.isalpha()] return ' '.join(filtered_text) # 示例文本 text = "I am really happy to see you! But I am also a little sad that you have to leave." ...
stop_words:设置停用词表,这样的词我们就不会统计出来(多半是虚拟词,冠词等等),需要列表结构,所以代码中定义了一个函数来处理停用词表…前言前文给大家说了python机器学习的路径,这光说不练假把式,这次,罗罗攀就带大家完成一个中文文本情感分析的机器学习项目,今天的流程如下:?… ...
all_words=[wordforwordincut_wordiflen(word)>1and word notinstop_words]print(len(all_words),all_words[:20]) 结果: 代码语言:javascript 复制 300656['释名','青衫','磊落','险峰','玉壁','月华','马疾香幽','高人远','微步','纹生','谁家','子弟','谁家','无计悔','多情','虎啸',...
stop_words.add(line.strip()) # 输入原始文本 text = "今天是个好日子,今天晚上一起去看电影吧" # 分词并通过词性过滤选出名词、动词和形容词作为关键词 words = pseg.cut(text) keywords = [] for word, flag in words: if flag in ["n", "v", "a"] and word not in stop_words: ...