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  • 用于中文文本分词,去停用词,包含基本的停用词词典,可根据需要进行扩充。
  • python 去除停用词 结巴分词

    万次阅读 2016-10-27 10:42:35
    #coding:gbk import jieba #stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopword.txt') ]) stopwords = {}.fromkeys(['的', '附近']) segs = jieba.cut('北京附近的租房', cut_all=False) ...
    #coding:gbk
    import jieba
    #stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopword.txt') ])
    stopwords = {}.fromkeys(['的', '附近'])
    segs = jieba.cut('北京附近的租房', cut_all=False)
    final = ''
    for seg in segs:
        seg = seg.encode('gbk')
        if seg not in stopwords:
                final += seg
    print final
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  • python去除停用词(结巴分词下)

    千次阅读 2015-11-10 15:20:00
    python去除停用词结巴分词 import jieba #stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopword.txt') ]) stopwords = {}.fromkeys(['的', '附近']) segs = jieba.cut('北京附近的租房', ...

    python 去除停用词  结巴分词


     

    import jieba

    #stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopword.txt') ])

    stopwords = {}.fromkeys(['的', '附近'])

    segs = jieba.cut('北京附近的租房', cut_all=False)
    final = ''
    for seg in segs:
        seg = seg.encode('gbk')
        if seg not in stopwords:
                final += seg
    print final

    转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoli2018/p/4953170.html

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  • Python 中文分词并去除停用词

    万次阅读 2019-09-29 14:42:20
    # 创建停用词list def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords # 对句子进行分词 def seg_senten...

     

    import jieba
    
    
    # 创建停用词list
    def stopwordslist(filepath):
        stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
        return stopwords
    
    
    # 对句子进行分词
    def seg_sentence(sentence):
        sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())
        stopwords = stopwordslist('C:\\Users\\hanxi\\PycharmProjects\\Code\\venv\\stopWords2750.txt')  # 这里加载停用词的路径
        outstr = ''
        for word in sentence_seged:
            if word not in stopwords:
                if word != '\t':
                    outstr += word
                    outstr += " "
        return outstr
    
    
    inputs = open('./nlp_baidu.txt', 'r', encoding='utf-8')
    outputs = open('./output.txt', 'w')
    for line in inputs:
        line_seg = seg_sentence(line)  # 这里的返回值是字符串
        outputs.write(line_seg + '\n')
    outputs.close()
    inputs.close()
    

     

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  • 对于文本分词,此处使用的是python自带的jieba包进行,首先我们要先读取我们所需要分词的文章,然后使用jieba.cut进行分词,注意分词时要将这些段落归并成同一个字符串,然后输出的是一个列表。最后写入一个文件中 ...

    对于文本分词,此处使用的是python自带的jieba包进行,首先我们要先读取我们所需要分词的文章,然后使用jieba.cut进行分词,注意分词时要将这些段落归并成同一个字符串,然后输出的是一个列表。最后写入一个文件中

    import jieba.analyse
    test1 =""
    fencilist=[]
    with open(r"testtxt",'r',encoding="UTF-8") as test:
        for line in test:
            line.strip()
            test1+=line
    fencilist=jieba.cut(test1)
    fencilist=list(set(fencilist))
    with open(r"fenciescult",'w',encoding="UTF-8") as f:
        for i in fencilist:
            f.write(i+'\n')

    在去除停用词时,我们可以将停用词进行提取,并存放在一个列表中,然后将分好的词存放在一个列表中,用for循环进行一个一个判断是否在停用词库中,如果不在,就存放在一个新的列表中,得到最终结果。

    stopwordlist=[]
    fencilist=[]
    resultlist=[]
    
    with open(r"stopwords",'r',encoding="UTF-8") as f:
        for i in f:
            stopwordlist.append(i)
    with open(r"fenciescult",'r',encoding="UTF-8") as test:
        for line in test:
            fencilist.append(line.strip())
    for i in fencilist:
        if(i not in stopwordlist):
            resultlist.append(i)
    with open(r"result",'w',encoding="UTF-8") as xx:
        for x in resultlist:
            xx.write(x+'\n')
    

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  • python停用词

    千次阅读 2017-05-25 09:20:00
    python -m cProfile -s cumulative test.py . The relevant lines are posted below. nCalls Cumulative Time 10000 7.723 words.py:7(testFuncOld) 10000 0.140 words.py:11(testFuncNew) So, caching the ...
  • ") f.close() #创建停用词 def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords # 对句子进行去除停用词 def seg_sentence...
  • 适用于分词、nlp等过程的英文停用词
  • Python文本文档去重、去停用词

    千次阅读 2020-05-20 10:25:53
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    千次阅读 多人点赞 2019-09-08 23:46:32
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    千次阅读 2020-03-09 09:53:41
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    千次阅读 2021-01-22 19:49:04
    所以添加了去除停用词的操作。 停用词内容为: ! " # $ % & ' ( ) * + , - -- . .. ... ...... ................... ./ .一 .数 .日 / // 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : :// :: ; < = > >> ? @ A Lex [ \ ] ^ _ ` exp sub ...
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    千次阅读 2018-10-23 12:35:12
    """ Created on Sun Nov 13 09:14:13 2016 @author: daxiong """... from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import sent_tokenize,word_... #英文停止,...
  • python 分词和去停用词

    2020-03-08 22:22:54
    https://www.cnblogs.com/zuixime0515/p/9221156.html
  • python停用词和分词

    2020-06-11 17:31:25
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    千次阅读 2018-11-06 16:00:01
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    千次阅读 2018-08-07 09:23:44
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