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  • 停用词去除
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    2021-09-17 14:02:21

    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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    本文主要为【爬取百度搜索内容页广告均数】提供关键词文件,主要做输入文件的分词功能,并写入key_word.txt文件,以供下一模块使用。

    https://blog.csdn.net/qq_36791314/article/details/86724025

    函数功能主要为调用简单的jiaba分词(stripdata函数)并进行停用词去除(stripword函数)
    main函数为creat(),可修改为if __name__ ==’__main__’: 进行调用。

    文件解释:

    • Rawdata 初始数据,即一个段落或文章
    • stop 停用词文件,用\n间隔
    • keyword 关键词表
    import jieba
    
    #分词
    def stripdata(Test):
        # jieba 默认启用了HMM(隐马尔科夫模型)进行中文分词
        seg_list = jieba.cut(Test,cut_all=True)  # 分词
    
        #获取字典,去除停用词
        line = "/".join(seg_list)
        word = stripword(line)
        #print(line)
        #列出关键字
        print("\n关键字:\n"+word)
    
    #停用词分析
    def stripword(seg):
        #打开写入关键词的文件
        keyword = open('key_word.txt', 'w+', encoding='utf-8')
        print("去停用词:\n")
        wordlist = []
    
        #获取停用词表
        stop = open('stopword.txt', 'r+', encoding='utf-8')
        stopword = stop.read().split("\n")
    
        #遍历分词表
        for key in seg.split('/'):
            #print(key)
            #去除停用词,去除单字,去除重复词
            if not(key.strip() in stopword) and (len(key.strip()) > 1) and not(key.strip() in wordlist) :
                wordlist.append(key)
                print(key)
                keyword.write(key+"\n")
    
        #停用词去除END
        stop.close()
        keyword.close()
        return '/'.join(wordlist)
    
    def creat():
        Rawdata = open('raw.txt','r+',encoding='utf-8')
        text = Rawdata.read()
        #调用分词
        stripdata(text)
    
        #END
        Rawdata.close()
    
    
    展开全文
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    停用词表

    上github搜索中文停用词就有很多版本,百度、哈工大等。(自行下载,下面推荐一个,现在github windows平台应该要一些操作或fanqiang才能上,linux系统能直接上)

    https://github.com/goto456/stopwords


    代码

    import jieba
    import json
    
    
    # 读取停用词列表
    def get_stopword_list(file):
        with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:    # 
            stopword_list = [word.strip('\n') for word in f.readlines()]
        return stopword_list
    
    
    # 分词 然后清除停用词语
    def clean_stopword(str, stopword_list):
        result = ''
        word_list = jieba.lcut(str)   # 分词后返回一个列表  jieba.cut()   返回的是一个迭代器
        for w in word_list:
            if w not in stopword_list:
                result += w
        return result
    
    
    if __name__ == '__main__':
        stopword_file = '../Dataset/stopwords-master/hit_stopwords.txt'
        process_file = '../Dataset/stopwords-master/LCSTS_test.json'
        stopword_list = get_stopword_list(stopword_file)    # 获得停用词列表
        sents = json.load(open(process_file))  # 打开要处理的文件
        """
            由于我的文件式json格式,里面每一行是一个字典{'src':****, 'tgt':*****}
            现实场景适当改动读取方式
        """
        for s in sents:
            print(s['src'])
            print(clean_stopword(s['src'], stopword_list))
    

    欢迎学习指教。
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  • Python - 删除停用词

    千次阅读 2020-11-20 22:43:40
    停用词是英语单词,对句子没有多大意义。在不牺牲句子含义的情况下,可以安全地忽略它们。例如,像,他,等等的单词已经在名为语料库的语料库中捕获了这些单词。我们首先将它下载到我们的python环境中。import ...

    停用词是英语单词,对句子没有多大意义。在不牺牲句子含义的情况下,可以安全地忽略它们。例如,像,他,等等的单词已经在名为语料库的语料库中捕获了这些单词。我们首先将它下载到我们的python环境中。

    import nltk

    nltk.download('stopwords')

    它将下载带有英语停用词的文件。

    验证停用词

    from nltk.corpus import stopwords

    stopwords.words('english')

    print stopwords.words() [620:680]

    当我们运行上面的程序时,我们得到以下输出 -

    [u'your', u'yours', u'yourself', u'yourselves', u'he', u'him', u'his', u'himself', u'she',

    u"she's", u'her', u'hers', u'herself', u'it', u"it's", u'its', u'itself', u'they', u'them',

    u'their', u'theirs', u'themselves', u'what', u'which', u'who', u'whom', u'this',

    u'that', u"that'll", u'these', u'those', u'am', u'is', u'are', u'was', u'were', u'be',

    u'been', u'being', u'have', u'has', u'had', u'having', u'do', u'does', u'did', u'doing',

    u'a', u'an', u'the', u'and', u'but', u'if', u'or', u'because', u'as', u'until',

    u'while', u'of', u'at']

    除了英语之外,具有这些停用词的各种语言如下。

    from nltk.corpus import stopwords

    print stopwords.fileids()

    当我们运行上面的程序时,我们得到以下输出 -

    [u'arabic', u'azerbaijani', u'danish', u'dutch', u'english', u'finnish',

    u'french', u'german', u'greek', u'hungarian', u'indonesian', u'italian',

    u'kazakh', u'nepali', u'norwegian', u'portuguese', u'romanian', u'russian',

    u'spanish', u'swedish', u'turkish']

    我们使用下面的示例来说明如何从单词列表中删除停用词。

    from nltk.corpus import stopwords

    en_stops = set(stopwords.words('english'))

    all_words = ['There', 'is', 'a', 'tree','near','the','river']

    for word in all_words:

    if word not in en_stops:

    print(word)

    当我们运行上面的程序时,我们得到以下输出 -

    There

    tree

    near

    river

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