# Python中的停词处理
在自然语言处理（NLP）中，停词（Stop Words）是指在文本分析中被认为是无意义或信息量很少的词语，如“的”、“是”、“在”等。这些词虽然在语法结构中是重要的，但它们通常不携带关键信息。这篇文章将深入探讨如何在Python中处理停词，并提供代码示例以便更好地理解其应用。
## 什么是停词？
停词通常是一些常用词，在统计文本内容或进行机器学习时，停词的存在会
n:名词（noun）
u:不可数名词（uncountable noun）
c/cn:可数名词（countable noun）
art:冠词（article）
v:动词（verb）
vi:intransitive verb
vt:transitive verb
aux.v:助动词（auxiliary）
pron:代名词（pronoun）
a/adj:形容词（adjective）
ad:副词（ader
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2023-07-03 16:05:55
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Docker
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2023-06-04 21:24:48
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# 中文停词处理的初探
中文自然语言处理（NLP）在近年来受到越来越多的关注，尤其在文本分析和情感分析等领域。停词处理是文本预处理的重要步骤，因为停词是指在文本中出现频率高但对语义理解帮助不大的词汇，例如“的”、“了”、“在”等。本文将详细介绍如何在Python中进行中文停词处理，并提供具体的代码示例。
## 流程概述
在进行中文停词处理时，我们需要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
# 解决Python词云图中去除词语的问题
在Python中，我们可以使用诸如WordCloud等库来生成词云图，这在数据可视化和文本分析中非常有用。然而，有时候我们希望在生成词云图时去除一些特定的词语，比如常见的停用词或者无关紧要的单词。本文将介绍如何在Python中生成词云图时去除特定的词语。
## 问题描述
我们有一段文本数据，想要生成词云图，但是希望去除一些无关紧要的词语，比如“an
原创
2024-04-19 04:35:44
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一，Jieba 对于结巴而言，使用的人比较多，支持三种分词模式，繁体分词，自定义词典，MIT授权协议。三种模式分词import jieba
s_list = jieba.cut("江南小镇的青砖白瓦风景秀美如画", cut_all=True)
print("Full Mode: " + " ".join(s_list)) # 全模式
s_list = jieb
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2023-11-19 17:27:39
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# 如何使用 HanLP 实现停词处理
在自然语言处理（NLP）中，停词是指那些在分析中没有实质意义的常用词汇，如“的”、“是”、“在”等。处理这些停词可以提高文本分析的效率。HanLP 是一个强大的 NLP 库，支持多种语言处理任务，包括停词处理。在这篇文章中，我将详细介绍如何使用 HanLP 实现停词处理。我们会分步骤进行说明，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下面是整个流程的简要
原创
2024-08-31 03:24:37
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还记得吗？去年冬天，在国外 AI 圈有个事情闹得很火：知名论坛 Reddit 上忽然出现一个叫 deepfakes 的大神，借助神经网络实现了人脸替换，让一些好莱坞女星“出演”了 AV。 后来根据这个项目又衍生了一个叫 FakeAPP 的桌面应用，可以让尼古拉斯·凯奇这样的明星随心所欲的“出演”任何电影，当然换成任何人的脸部都可以。我们曾详细分享过这些项目： 景略集智：大意了！居然有人
# Python词云图生成及应用
## 引言
随着数据可视化的需求不断增加，词云图作为一种直观展示文本数据的图表形式，被广泛应用于新闻报道、市场调研、舆情分析等领域。Python作为一种功能强大的编程语言，拥有丰富的数据处理库，可以轻松生成各种类型的词云图。本文将介绍如何使用Python生成词云图，并展示一些应用示例。
## 词云图生成
生成词云图的第一步是获取文本数据，可以是一段文字、一篇文
原创
2024-05-30 06:30:47
46阅读
在实际开发语音产品过程中，要达到好的语音识别效果，除了语音算法要给力外，设计出好的唤醒词和命令词也能起到事倍功半的效果。所以下面介绍一下如何设计中文的英文的唤醒词和命令词。 中文唤醒词设计一般为4-6个字，4个字最佳，过短容误唤醒高，过长不便用户呼叫和记忆；命令词中字的音节较长且相邻汉字的声韵母区分度越大越好；应避免重复或者相近读音的字出现在唤醒词中。相邻音节要规避连音，即避免前一个韵母
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2024-02-06 23:32:57
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目标利用PYTHON爬取如下图中所有回答的内容，并且制作词云图。 用到的库import requests
# import json
from PIL import Image
from pyquery import PyQuery as pq
from requests import RequestException
import csv
from wordcloud import
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2023-11-21 20:24:37
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文章目录前言关于项目博客结构项目简介用到的库自己的工具类相关配置效果展示过程简述全局变量main方法get_id方法get_comments方法步骤详解获取主键请求阶段解析阶段异常处理获得评论请求阶段解析阶段异常处理 前言关于项目前段时间看到各种年度热词统计出来的时候，自己也想做一下词语的统计，在此就爬取了豆瓣短评，生成了词云以及条形图；项目已经放在GitHub上 https://github.
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2024-06-12 11:10:26
18阅读
关键字assert构成断言语句，主要是可以在我们书写一个新的程序时，可以使用它帮我们锁定bug范围。表达式： assert 表达式 ‘窗口提示的信息’AssertionError ，使得错误更加清晰。 例如：>>> a = 5>>> b = 6>>> assert a > b,'a不大于b'Traceback (most rece
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2023-07-04 15:52:11
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词云(wordcloud)作为一种可视化方法，通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对文本中出现频率较高的“关键词”赋予视觉上的突出。词云图可以过滤掉大量不重要的文本信息，使浏览者只要一眼扫过文本便可知晓文本的主旨，现在已经广泛运用在企业、教育、文化等领域中。第三方库的安装与简介用Python制作词云图需要用到的第三方库有如下：jieba(分词)wordcloud(生成词云)matplotlib
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2023-08-04 10:11:10
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词云图是什么？词云图是通过“关键词云层”或“关键词渲染”的方式，对文本数据中出现频率较高或权重较大的“关键词”进行可视化的展示，便于读者直观领略文本数据的主旨和核心内容pyecharts是什么？pyecharts是一款将Python与Echarts相结合的数据可视化工具，而Echarts是由百度开源的数据可视化工具，一个纯JavaScript的图表库pyecharts官方文档第一步 安装pyech
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2023-09-29 14:04:37
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问题描述设置词长与词表，以及待分词的字符串；实现基于最大匹配的分词方法；列出分词过程，包括：步骤、s1、s2、w。得到最终分词结果。提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录问题描述最大匹配法1、设置词长与词表，以及待分词的字符串2、编写正向最大匹配法函数3、编写逆向最大匹配法函数实验截图问题 最大匹配法基于规则的分词是一种机械分词方法，需要不断维护和更新词典，在切
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2023-11-24 08:40:39
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停用词是一些在自然语言处理中被过滤掉的常见词语，如“的”、“是”、“在”等。它们在文本中出现频率非常高，但通常不包含特定含义，因此被视为噪声。
原创
2023-04-19 17:19:33
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（一）Java 基础 public 公有的 private 私有的 protected 保护的 class 类, 类型 void 空白, 无返回值 static 静态的 fina
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2023-06-13 15:53:33
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# 词云python按照词语出现的频率实现流程
## 步骤概览
为了帮助小白实现“词云python按照词语出现的频率”，我们将按照以下流程进行操作：
1. 导入所需的库：我们将导入`wordcloud`和`matplotlib`库来实现词云的生成和展示。
2. 准备文本数据：我们需要准备一段文本数据来生成词云。可以使用任何文本数据，如文章、新闻等。
3. 数据预处理：对文本数据进行必要的预处
原创
2023-09-16 12:43:23
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一，谈谈final, finally, finalize的区别。Final－－修饰符（关键字）。如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能读取，不可修改。被声明为fin
