首先,我们需要使用以下代码导入nltk: importnltkfromnltk.corpusimportstopwords 1. 2. 2.2 下载停用词数据集 nltk包提供了一些常用的停用词数据集,我们可以使用以下命令来下载英文停用词数据集: nltk.download('stopwords') 1. 2.3 加载停用词数据集 加载停用词数据集是为了获取停用词列表,我们可以使用以下代码实现: ...
去除停止词defremove_stopwords(text):tokens=word_tokenize(text)filtered_text=[wordforwordintokensifword.lower()notinstop_words]return' '.join(filtered_text)#
import nltk nltk.download('stopwords') 接下来,导入nltk库并加载Stopword的语料库: 代码语言:txt 复制 from nltk.corpus import stopwords 然后,将待处理的字符串列转换为小写,并使用split()方法将其拆分为单词列表: 代码语言:txt 复制 text = "This is a sample sentence." words = text.lower().split()...
return custom_stopwords_list 我们指定使用的停用词表,为我们已经下载保存好的哈工大停用词表文件。 stop_words_file = "stopwordsHIT.txt" stopwords = get_custom_stopwords(stop_words_file) 看看我们的停用词列表的后10项: stopwords[-10:] 这些大部分都是语气助词,作为停用词去除掉,不会影响到语句的实质含义。
〉《》」『』【】〔〕㈧一上下不与且个临为乃么之乎乘也了于些亦人今仍从他以们任会但何你使依俺倘借像儿兮其内再冒冲几凡凭则别到即却去又及另只叫可各同后向吓吗吧吱呀呃呕呗呜呢呵呸咋和咚咦咧咱咳哇哈哉哎哗哟哦哩哪哼唉啊啐啥啦喂喏喽嗡嗬嗯嗳嘎嘘嘛嘻嘿因在地多大她好如宁它对将小...
custom_stopwords: 要是自建有停用词表,可以拿来用 palette: 调色板 我们来尝试绘制一个词云图,代码如下: 复制 stylecloud.gen_stylecloud(text=text_cut,palette='tableau.BlueRed_6',icon_name='fas fa-apple-alt',font_path=r'田英章楷书3500字.ttf',output_name='2.png',stopwords=True,custom_stopwords=...
stopwords=sw, scale=4, ).generate(wordstr) # 显示词云图 plt.imshow(wc) plt.axis("off") plt.show() # 保存词云图 wc.to_file('result.jpg') if __name__ == "__main__": with open("test2.txt", "rb") as f: word = f.read() ...
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...
custom_stopwords: 要是自建有停用词表,可以拿来用 palette: 调色板 我们来尝试绘制一个词云图,代码如下 代码语言:javascript 复制 stylecloud.gen_stylecloud(text=text_cut,palette='tableau.BlueRed_6',icon_name='fas fa-apple-alt',font_path=r'田英章楷书3500字.ttf',output_name='2.png',stopwords=True...
stopwords:控制绘图时忽略的停用词,即不绘制停用词中提及的词,默认为None,即调用自带的停用词表(仅限英文,中文需自己提供并传入) background_color:控制词云图背景色,默认为'black' mode:当设置为'RGBA'且background_color设置为None时,背景色变为透明,默认...