步骤1:安装相关库 在开始之前,你需要确保已安装 jieba 和numpy。你可以使用以下命令进行安装: pip install jieba numpy 1. jieba 是一个用于中文分词的库。 numpy 用于处理数学运算。 步骤2:导入必要的库 安装完成后,创建一个新的 Python 文件(例如:stopwords.py),导入必要的库: import jieba # 导入jieba库用于...
WordCloud库中的主要类可以用mermaid类图表示如下: 使用WordCloud+string text+set stopwords+int width+int height+generate(text) : WordCloudSTOPWORDS+set getStopwords() 在类图中,可以看到WordCloud类用来生成词云,其中包含文本、停用词及图像宽高等属性。此外,STOPWORDS类提供了获取停用词的功能。 结论 通过上述示例...
一、分析问题背景 在使用Python的自然语言处理库NLTK(Natural Language Toolkit)时,经常会用到其提供的各种语料库和资源,比如停用词(stopwords)。然而,在尝试下载这些资源时,有时会遇到网络连接问题,导致下载失败。近期,有用户反馈在执行nltk.download(‘stopwords’)时出现了以下错误信息: [nltk_data] Error loading s...
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...
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stopwords = set([line.strip() for line in file.readlines()]) wordcloud = WordCloud(stopwords=stopwords) 3、使用现成的停用词库:有些库提供了现成的停用词列表,如nltk.corpus.stopwords,可以直接使用: from nltk.corpus import stopwords as nltk_stopwords ...
在进行文章主题词抽取之前，我们需要对文本进行预处理，包括去除停用词、词干提取等。NLTK是一个非常好用的Python库，可以帮助我们快速地实现自然语言处理。下面是一个使用NLTK进行自然语言处理的示例代码：pythonimport nltkfrom nltk.corpus import stopwordsfrom nltk.stem import SnowballStemmertext ="Python是一门广受...
max_font_size:stylecloud 中的最大字号 default: 200 max_words:stylecloud 可包含的最大单词数 default: 2000 stopwords:bool型,控制是否开启去停用词功能,默认为True,调用自带的英文停用词表 custom_stopwords:传入自定义的停用词List,配合stopwords共同使用...
(STOPWORDS) sw.add("ok") mask = np.array(Image.open('2.jpg')) wc = WordCloud( font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 设置字体格式 mask=mask, max_words=200, max_font_size=100, stopwords=sw, scale=4, ).generate(wordstr) # 显示词云图 plt.imshow(wc) plt.axis("off") ...
stop_words = set(stopwords.words('english')) filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words] print("Filtered Tokens:", filtered_tokens) # 词形还原 lemmatizer = WordNetLemmatizer() lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in filtered_tok...