停用词主要是为了提升性能与精度。从早期的信息检索到如今，我们已习惯于磁盘空间和内存被限制为很小一部分，所以 必须使你的索引尽可能小。 每个字节都意味着巨大的性能提升。 词干提取的重要性不仅是因为它让搜索的内容更广泛、让检索的能力更深入，还因为它是压缩索引空间的工具。一种最简单的减少索引大小的方法就是 _索引更少的词_。 有些词要比其他词更重要，只索引那些更重要的词来可以大大减少索引的空间。那么哪些
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2024-01-03 12:54:15
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1. 使用jieba对中文进行分词、去停用词ChnSentiCorp_htl_all数据集下载自：https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/ChnSentiCorp_htl_all/intro.ipynb 这个数据集有7000 多条酒店评论数据，5000 多条正向评论，2000 多条负向评论。数据大概长下
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2024-03-14 12:22:43
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常用的查询过滤语句 （1）term 过滤：主要用于精确匹配，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed的字符串(未经分析的文本数据类型)：DEMO1: { “term”: { “age”: 26 }} DEMO2: { “term”: { “date”: “2014-09-01” }} DEMO3: { “term”: { “public”: true }} DEMO4:
一、MapReduce已死，Spark称霸 《Spark亚太研究院系列丛书——Spark实战高手之路 从零开始》本书通过Spark的shell测试Spark的工作；使用Spark的cache机制观察一下效率的提升构建Spark的IDE开发环境；通过Spark的IDE搭建Spark开发环境；测试Spark IDE开发环境等等。本节为大家介绍MapReduce已死，Spark称霸。
文章目录返回主目录过滤停用词（Filtering stop words）Stemming操作 过滤停用词（Filtering stop words）对于NLP的应用，在处理阶段会把一些无关紧要的词去掉，也就是所谓的停用词在英文里，比如“the”，“a”，“an”等单词或“$”，“%”，“&”等标点符号，都可以作为停用词来处理在中文里，比如“啊”，“一则”，“不尽然”等词汇或“『”，“▲”
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2024-03-09 20:12:42
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我正在尝试从文本字符串中删除停用词：from nltk.corpus import stopwords
text = 'hello bye the the hi'
text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in (stopwords.words('english'))])我正在处理600万这种字符串，因此速度很重要。 分析
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2024-04-29 10:08:42
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使用如下代码：import jieba
def get_stop_words(filepath) -> list:
return open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()[0].split(',')
# 对句子进行分词
def seg_sentence(sentence, stop_words):
senten
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2023-08-04 12:39:45
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# R语言过滤停用词教程
## 目录
1. 简介
2. 停用词的概念
3. 过滤停用词的步骤
4. 代码示例
5. 总结
## 1. 简介
在R语言中，过滤停用词是文本处理的重要步骤之一。停用词指的是那些在文本分析中无需考虑的常见词汇，如“的”、“是”、“我”等。过滤停用词可以提高文本分析的准确性和效率。
在本教程中，我将介绍如何使用R语言过滤停用词，帮助你更好地理解并掌握这一重要技巧。
原创
2024-01-26 07:45:41
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一.HanLP开源框架HanLP是Hankcs主持并开源的一系列模型和算法组成的工具包，具有功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义词库等特点，提供词法分析、句法分析、文本分析和情感分析等功能，已被广泛的应用在工业、科研、教育等领域中。不同于一些简陋的分词类库，HanLP精心优化了内部数据结构和IO接口，做到了毫秒级的冷启动、千万字符每秒的处理速度，而内存最低仅需120MB。无论是移动设备
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2023-12-06 19:06:41
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目录启动Elasticsearch压缩包(.tar .gz)从命令行启动作为守护进程运行压缩包（.zip）用命令行运行Debian packages通过SysV init 运行Elasticsearch通过systemd运行ElasticsearchDocker图像MSI packages用命令行运行RPM包通过SysV init 运行Elasticsearch通过systemd运行Elastic
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2024-07-22 16:12:55
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Java Springbool敏感词过工具类滤1. 功能描述利用前缀树这种数据结构，设计并开发出敏感词过滤工具。2. 构建敏感词表resource/sensitive-words.txt3. 敏感词过滤器util/SensitiveUtil.java构建前缀树定义过滤方法package com.wlnl.lanaer.service.api.util;
import lombok.extern.
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2023-11-29 14:21:07
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2.7 停用词移除停用词移除（Stop word removal）是在不同的NLP应用中最常会用到的预处理步骤之一。该步骤的思路就是想要简单地移除语料库中的在所有文档中都会出现的单词。通常情况下，冠词和代词都会被列为停用词。这些单词在一些NPL任务（如说关于信息的检索和分类的任务）中是毫无意义的，这意味着这些单词通常不会产生很大的歧义。恰恰相反的是，在某些NPL应用中，停用词被移除之后所产生的影响
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2023-11-30 13:17:47
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# Python词云项目方案：如何过滤停用词
## 项目背景
词云是一种用来直观展示文本数据中词频的信息图形表现形式。通过强调某些词语，词云可以有效地传达主题和关键概念。然而，在生成词云的过程中，由于许多停用词（如“的”、“是”等）对主题的分析并无帮助，反而会造成词云的失真。因此，本文将介绍如何在Python中使用词云库并有效过滤这些停用词。
## 需求分析
在本项目中，我们的目标是：
一、jieba三种分词模式（一）概述 jieba 库的分词原理是利用一个中文词库，将待分词的内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组；除此之外，jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能。支持三种分词模式1、精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； &nbs
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2024-05-31 12:45:58
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序列化和反序列化Java在运行时，如果需要保存对象的状态（即下次程序运行时，能够还原对象当前的状态），就需要使用到序列化操作。本质是吧对象保存为一个文件存到磁盘上，下次运行时从磁盘上读取文件，恢复对象。网络程序：如果把一个对象从一台机器（虚拟机）发送到另外一台机器（虚拟机），这种情况也需要把对象序列化为二进制内容，然后再通过网络发送给另外一台机器，对方收到二进制内容，在反序列化为对象。Object
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2024-10-23 23:34:34
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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
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2023-05-29 23:23:15
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应用运行过程中是不希望出现长时间的GC停顿的，因为这会影响服务的可用性，导致用户体验变差，甚至会严重损害一些关键的应用程序。本文将会列出可能导致GC停顿时间长的一些原因和解决方案。1. 对象创建的速度过高如果应用创建对象的速度非常高，随之而来的就是GC频率也会变快，然后会导致GC的停顿时间变长。所以说，优化代码以降低对象的创建速率是降低GC停顿时间最有效的方法。这可能是一件非常耗时的事情，但是却非
话接上篇NLP的学习坑 自然语言处理(NLP)——简介 ，使用HanLP进行分词标注处词性。HanLP使用简介 以蕊小说网 https://www.2569.info HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 目前，基于深度学习的HanLP 2.0正处于alpha测试阶段。如果是
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2024-01-22 13:08:27
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# 去除停用词 Java
## 介绍
在自然语言处理（NLP）中，文本预处理是非常重要的一步。停用词是指在文本中频繁出现但对于整个文本的含义贡献较小的词语，比如常见的介词、连词、代词等。在文本分析和机器学习任务中，我们通常会去除这些停用词，以减少文本的噪音，提高后续处理的效果。
本文将介绍如何使用Java来去除停用词。我们将使用一个开源的Java库——Apache Lucene来实现停用词的
原创
2023-08-09 21:45:22
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## Java去除停用词
在自然语言处理领域，文本数据中常常包含一些无意义的常用词汇，这些词汇被称为停用词（Stop Words）。这些停用词对于文本分析和挖掘任务没有太大的意义，反而会干扰我们对文本的理解和分析。因此，我们需要对文本数据进行预处理，去除这些停用词，以提高后续文本处理任务的效果。
本文将介绍如何使用Java编程语言去除停用词，并提供相应的代码示例。
### 停用词列表
首先
原创
2024-01-14 06:36:57
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