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  • 利用jieba函数去除停用词,并且含有读取文件,将改成功之后的文件放入新建的而文件之中,亲测好用
  • 去停用词

    万次阅读 2016-07-11 18:54:43
    停用词是一些完全没有用或者没有意义的词,例如助词、语气词等。本文的停用词表是笔者首先从网上下载的哈工大停用词表,含有767个停用词,过滤掉训练集中的停用词。由于停用词过滤得不干净,于是整合了其他词表,...

    停用词是一些完全没有用或者没有意义的词,例如助词、语气词等。本文的停用词表是笔者首先从网上下载的哈工大停用词表,含有767个停用词,过滤掉训练集中的停用词。由于停用词过滤得不干净,于是整合了其他词表,结合笔者自己根据实验需求制作的停用词,进行二次过滤。

    直接上代码:

    # -*- coding: UTF-8 -*-  
    
    stopwords=[]
    st = open('/Users/Administrator/Desktop/stopwords3.txt', 'rb')  
    for line in st: 
        stopwords.append(line)  
                    
    for j in range(1,10):
        for i in range(10, 510):
            print u'正在处理',(j,i)
            try:
                f = open('/Users/Administrator/Desktop/delstopwords2/%d/%d.txt' % (j,i), 'rb') 
                for line in f:    
                    if line not in stopwords:  
                        b = open('/Users/Administrator/Desktop/delstopwords3/%d/%d.txt' % (j,i), 'a')
                        line=line.strip()
                        b.write(line)
                        b.write('\n')
                        b.close()
            except:
                continue
    


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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。
  • 去除停用词

    2015-05-07 10:47:36
    请问ICTCLAS在粉刺钱怎么去除停用词
  • 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...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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    11378

    2014-03-12 11:13 −

    中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词。其基本实现原理有三点: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型...

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    47497

    2017-05-18 19:07 −

    把语料从数据库提取出来以后就要进行分词啦,我是在linux环境下做的,先把jieba安装好,然后找到内容是build jieba PKG-INFO setup.py test的那个文件夹(我这边是jieba-0.38),把自己的自定义词典(选用,目的是为了分...

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    2014-07-14 23:58 −

    今天的任务是对txt文本进行分词,有幸了解到"结巴"中文分词,其愿景是做最好的Python中文分词组件。有兴趣的朋友请点这里。 jieba支持三种分词模式: *精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析; *全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义; ...

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    12200

    2017-01-08 22:37 −

    python结巴(jieba)分词 一、特点 1、支持三种分词模式: (1)精确模式:试图将句子最精确的切开,适合文本分析。 (2)全模式:把句子中所有可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义。 (3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。...

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    14335

    2018-03-10 16:29 −

    中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。 分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块。待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预...

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    转载地址http://www.iteye.com/news/26184-jieba 中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,然而长久以来,在Python编程领域,一直缺少高准确率、高效率的分词组件。结巴分词正是为了满足这一需求。 在线演示:http://209.222.69.242:900...

    2017-03-18 15:05 −

    python中文分词:结巴分词 中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词。其基本实现原理有三点: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采...

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    2019-01-05 14:38 −

    结巴分词(自然语言处理之中文分词器) jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径,找出基于词频的最大切分组合,对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法。 ...

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  • NLPIR分词、去停用词

    2018-12-20 19:13:48
    整合 使用ICTCLAS2013(NlPIR) x64 的中文...然后就是对文本进行的去停用词以及特殊符号(哈工大停用词库)的去除,这些特殊符号还有标点符号,以及文本中夹杂的数字和字母会对分词的效果产生影响。eclipse GBK 编码
  • python3.6 基于Pycharm实现中文分词、去停用词、词云可视化可视化词云的时候遇到了中文不显示的问题,解决方法代码中有标注。import globimport randomimport jiebaimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud ...

    python3.6 基于Pycharm实现中文分词、去停用词、词云可视化

    可视化词云的时候遇到了中文不显示的问题,解决方法代码中有标注。

    import glob

    import random

    import jieba

    import matplotlib.pyplot as plt

    from wordcloud import WordCloud

    # 数据读取

    def get_content(path):

    with open(path, 'r', encoding='utf8', errors='ignore') as f:

    content = ''

    for line in f:

    # 去掉每句话开头和结尾的空格

    line = line.strip()

    content += line

    return content

    # 定义一个高频词函数

    def get_if(words, top=10):

    tf_dic = {}

    for w in words:

    # 遍历words中的每一个词切片,以词为键,出现的次数为值存储在字典中

    tf_dic[w] = tf_dic.get(w, 0) + 1

    return sorted(tf_dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top]

    def stop_words(path):

    with open(path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:

    print(line.strip() for line in f)

    return [line.strip() for line in f]

    if __name__ == '__main__':

    # 获取txt文件

    files = glob.glob('./chinese_english')

    # 读取所有文件的内容存在corpus的列表中

    corpus = [get_content(x) for x in files]

    # 获取一个0到corpus长度的整数随机数

    sample_inx = random.randint(0, len(corpus))

    # 使用jieba精确模式分词,

    split_words = list(jieba.cut(corpus[sample_inx]))

    # stop_words('./stop_words.txt')

    split_words = [x for x in jieba.cut(corpus[sample_inx]) if x not in stop_words('./stop_words.txt')]

    # 打印随机选取的样本

    print('样本之一: ' + corpus[sample_inx])

    # 打印随机选取的样本的分词情况

    print("\n----------------------->开始分词")

    # print('样本分词结果: ' + ' '.join(split_words))

    for word in split_words:

    print('样本分词结果: ' + word)

    # 统计显示高频词

    print("\n---------------------------------->统计分词结果")

    # print('样本的top(10)词为: ' + str(get_if(split_words)))

    for i in get_if(split_words):

    print('样本的top(10)词为: ' + str(i))

    word_cloud = " ".join(split_words)

    my_wordcloud = WordCloud(font_path='simfang.ttf', collocations=False).generate(word_cloud)

    plt.imshow(my_wordcloud)

    plt.axis("off")

    plt.show()

    部分输出结果如下

    样本分词结果: 新鲜

    样本分词结果: 烤面包

    样本分词结果: 味道

    样本分词结果: 某

    样本分词结果: 一座

    样本分词结果: 房里

    样本分词结果: 飘

    样本分词结果: 出来

    样本分词结果: 也许

    样本分词结果: 是

    样本分词结果: 微风

    样本分词结果: 轻拂

    样本分词结果: 树叶

    样本分词结果: 声音

    样本分词结果: 或者

    样本分词结果: 是

    样本分词结果: 晨光

    样本分词结果: 照射

    样本分词结果: 轻轻

    样本分词结果: 飘落

    样本分词结果: 秋叶

    样本分词结果: 上

    样本分词结果: 方式

    样本分词结果: 请

    样本分词结果: 你们

    样本分词结果: 寻找

    样本分词结果: 东西

    样本分词结果: 并且

    样本分词结果: 记住

    样本分词结果: 它们

    样本分词结果: 吧

    ------------------------------>统计分词结果

    样本的top(20)词为: ('class', 3)

    样本的top(20)词为: ('一个', 3)

    样本的top(20)词为: ('一些', 3)

    样本的top(20)词为: ('放学', 3)

    样本的top(20)词为: ('东西', 3)

    样本的top(20)词为: ('I', 3)

    样本的top(20)词为: ('you', 3)

    样本的top(20)词为: ('你们', 3)

    样本的top(20)词为: ('人', 3)

    样本的top(20)词为: ('它', 3)

    样本的top(20)词为: ('也许', 3)

    样本的top(20)词为: ('way', 3)

    样本的top(20)词为: ('or', 3)

    样本的top(20)词为: ('it', 3)

    样本的top(20)词为: ('very', 2)

    样本的top(20)词为: ('school', 2)

    样本的top(20)词为: ('with', 2)

    样本的top(20)词为: ('when', 2)

    样本的top(20)词为: ('over', 2)

    样本的top(20)词为: ('things', 2)

    词云

    1062730-20190215095247767-789479297.png

    标签:20,top,样本,python3.6,词云,words,Pycharm,分词,词为

    来源: https://www.cnblogs.com/RHadoop-Hive/p/10381887.html

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  • Nltk是python下处理语言的主要工具包,可以实现去除停用词、词性标注以及分词和分句等。安装nltk,我写python一般使用的是集成环境EPD,其中有包管理,可以在线进行安装。如果不是集成环境,可以通过pi...

    因为实习的缘故,所以有机会接触到了自然语言处理的一些方面。

    这里主要总结一下在python环境下进行自然语言处理的相关包和可能会出现的相关错误,目前接触的都比较Low,但是还是想要记录下来。

    Nltk是python下处理语言的主要工具包,可以实现去除停用词、词性标注以及分词和分句等。

    安装nltk,我写python一般使用的是集成环境EPD,其中有包管理,可以在线进行安装。如果不是集成环境,可以通过pip install nltk安装。

    》pip install nltk #安装nltk

    》nltk.download() #弹出一个选择框,可以按照自己需要的语义或者是功能进行安装

    一般要实现分词,分句,以及词性标注和去除停用词的功能时,需要安装stopwords,punkt以及

    当出现LookupError时一般就是由于缺少相关模块所导致的

    就是没有安装stopwords所导致的,可以手动安装,也可以

    》nltk.download(‘stopwords’)

    如果出现

    则是需要安装punkt,这个模块主要负责的是分词功能。同stopwords一样有两种方式安装。

    同理当报出

    LookupError

    Resource ***/maxent_treebank_pos_tagger/

    *********************************

    对应下载maxent_treebank_pos_tagger就可以,这一部分主要就负责词性标注。

    去除停用词,分词以及词性标注的调用方法

    from nltk.corpus import stopwords

    import nltk

    disease_List = nltk.word_tokenize(text)

    #去除停用词

    filtered = [w for w in disease_List if(w not in stopwords.words('english')]

    #进行词性分析,去掉动词、助词等

    Rfiltered =nltk.pos_tag(filtered)

    Rfiltered以列表的形式进行返回,列表元素以(词,词性)元组的形式存在

    展开全文
  • 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...
  • 中文分词后去除停用词

    千次阅读 多人点赞 2020-03-26 11:36:49
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  • 内含7kb的停用词词典、源码、测试数据;词典共收录了1208个常见停用词,源码基于python3,下载解压后即可运行测试数据,且效率非常高。欢迎下载使用,如在使用过程中有任何问题,欢迎留言交流。
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空空如也

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