removeStopWords函数接受两个参数:原始文本内容和停用词列表。停用词列表是可选参数,默认值为Python Natural Language Toolkit (NLTK)库提供的英文停用词表。 from nltk.corpus import stopwords def removeStopWords(text, stops=stopwords.words('english')): words = text.split() return ' '.join([word for word...
我们首先将它下载到我们的python环境中。 import nltk nltk.download('stopwords') 复制 它将下载一个带有英文停用词的文件。 验证停用词 from nltk.corpus import stopwords stopwords.words('english') print stopwords.words() [620:680] 复制 当我们运行上述程序时,我们得到以下输出 - [u'your', u'...
例如,在Python中可以使用NLTK库的stopwords模块来移除停用词: ```python from nltk.corpus import stopwords stop_words = stopwords.words('english') text = 'This is an example sentence, showing off stop words filtration.' clean_text = ' '.join([word for word in text.split() if word.lower() ...
首先,我对python和nlp /机器学习很陌生。现在我有以下代码: vectorizer = CountVectorizer( input="content", decode_error="ignore", strip_accents=None, stop_words = stopwords.words('english'), tokenizer=myTokenizer ) counts = vectorizer.fit_transform(data['message'].values) cla 浏览1提问于...