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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_...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...

    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()
    
    
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  • 文本处理,将原文件中出现的停用词去除4.根据用户web 表单输入,检索出包含用户输入参数的句子代码实现:1.文件读取,分词,源文件词频统计python 读取 西班牙语文本编码:encoding='ISO-8859-1'1 #csv 文件读取,...

    简单描述程序功能:python+flask

    1.停用词为csv文件

    2.源文件为txt文件

    3.文本处理,将原文件中出现的停用词去除

    4.根据用户web 表单输入,检索出包含用户输入参数的句子

    代码实现:

    1.文件读取,分词,源文件词频统计

    python 读取 西班牙语文本编码: encoding='ISO-8859-1'

    1 #csv 文件读取,此处编码为西班牙语

    2 def csvfile():

    3 file_path = os.path.join(upload_path, "SpanishStopWords.csv")

    4 with open(file_path,'r',encoding='ISO-8859-1') as f:

    5 reader = csv.reader(f)

    6 fieldnames = next(reader)#获取数据的第一列,作为后续要转为字典的键名 生成器,next方法获取

    7 # print(fieldnames)

    8 data1=[]

    9 csv_reader = csv.DictReader(f,fieldnames=fieldnames) #self._fieldnames = fieldnames # list of keys for the dict 以list的形式存放键名

    10 for row in csv_reader:

    11 dic1={}

    12 for k,v in row.items():

    13 dic1[k]=v

    14 data1.append(dic1)

    15 return data1

    16 #txt文件读取

    17 def eachcount():

    18 file_path = os.path.join(upload_path, "Alamo.txt")

    19 txt = open(file_path, 'r', encoding='ISO-8859-1').read()

    20 #分词

    21 txt = txt.replace(',', ' ').replace('.', ' ')

    22 txt = txt.split()

    23 counts = {} # 定义一个空字典类型

    24 print(txt)

    25 for word in txt:

    26 counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 # 获取word当前有几个,如果word不存在则为0

    27 items = list(counts.items())

    28 # 对一个列表按照键值对的两个元素的第二个元素进行排序,由大到小的倒排,词频排序

    29 items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=False)

    30 return items

    2.显示在原文件中出现的所有停用词

    #显示在源文件中出现过的所有停用词@application.route('/listsearch/', methods=['GET', 'POST'])def listsearch(): file_path = os.path.join(upload_path, "SpanishStopWords.csv") txt = open(file_path, 'r', encoding='ISO-8859-1').read() # txt = txt.replace(',', ' ').replace('.', ' ') txt = txt.split() filelist=txt # filelist=csvfile() filelist2=docu2() # wordlist=["my","name","boy","chirs","Dave"] result=[] result2=[] # for j in wordlist: # for i in filelist: # if i[0]== j : # result.append(i) for j in filelist: for i in filelist2: if j== i : result2.append(j) return render_template('index.html',result2=result2)前端代码展现:

    search

    result

    {% for line2 in result2 %}

    {{ line2}}

    {% endfor %}

    3.显示原文件中所有含有数字的句子

    1 @application.route('/test1/', methods=['GET', 'POST'])

    2 def test1():

    3 file_path = os.path.join(upload_path, "Alamo.txt")

    4 txt = open(file_path, 'r', encoding='ISO-8859-1').read()

    5 # txt = txt.replace(',', ' ').replace('.', ' ')

    6 txt = txt.split('.')

    7 filelist=txt

    8 result2=[]

    9 for j in filelist:

    10 #使用正则表达式匹配数字

    11 if re.match('.*[0-9].*', j) != None:

    12 result2.append(j)

    13 return render_template('index.html',result9=result2)

    4.用户web 表单输入参数,根据用户输入,显示源文件中包含用户输入参数的句子。

    1 @application.route('/test2/', methods=['GET', 'POST'])

    2 def test2():

    3 word = request.args.get("word10")

    4 file_path = os.path.join(upload_path, "Alamo.txt")

    5 txt = open(file_path, 'r', encoding='ISO-8859-1').read()

    6 # txt = txt.replace(',', ' ').replace('.', ' ')

    7 txt = txt.split('.')

    8 filelist=txt

    9 result=[]

    10 result2=[]

    11 for j in filelist:

    12 if word in j :

    13 result2.append(j)

    14 return render_template('index.html',result10=result2)

    前端代码展现:

    1

    2 submit

    3 {% for li in result9 %}

    4

    {{ li}}

    5

    6 {% endfor %}

    7

    8

    9

    11

    13 submit

    14 {% for li in result10 %}

    15

    {{ li}}

    16

    17 {% endfor %}

    18

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  • 原博文2015-11-10 15:20 −python 去除停用词 结巴分词 import jieba #stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopword.txt') ]) stopwords = {}.f...相关推荐2016-07-18 13:47 −利用结巴分词...

    原博文

    2015-11-10 15:20 −

    python 去除停用词 结巴分词 import jieba #stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopword.txt') ]) stopwords = {}.f...

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    展开全部

    import jieba

    # 创建停2113用词52614102list

    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('./test/stopwords.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('./test/input.txt', 'r', encoding='utf-8')

    outputs = open('./test/output.txt', 'w')

    for line in inputs:

    line_seg = seg_sentence(line) # 这里的返回值是1653字符串

    outputs.write(line_seg + '\n')

    outputs.close()

    inputs.close()

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  • Java 实现去除中文文本的停用词-附件资源
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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...

空空如也

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