前言这一篇就来记录一下读取文本文件并使用Jieba包进行分词，存储结果用于后续处理的一些简单操作~分词并存储话不多说，简单步骤就是构建好自己的词典和停用词列表，然后读取 分词 删除 存储import jieba
import pandas as pd
def read_file(filename):
"""读取文本数据，删除停用词 将文本及其对应的故障类型存储为列表"""
cont
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2023-08-08 16:07:58
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首先什么是中文分词stop word？ 英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切
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2024-01-18 13:17:43
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# 去停用词的Python实现流程
## 介绍
在自然语言处理(NLP)中，常常需要对文本进行预处理，其中一个重要的步骤就是去除停用词。停用词是在文本中频繁出现但没有实际意义的词语，如"的"、"是"、"了"等。本文将介绍如何使用Python实现去停用词的过程，并提供详细的代码和解释。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 |
原创
2023-10-17 05:53:55
64阅读
1 importjieba
2
3 #创建停用词列表
4 defstopwordslist():
5 stopwords = [line.strip() for line in open('chinsesstoptxt.txt',encoding='UTF-8').readlines()]
6 returnstopwords
7
8 #对句子进行中文分词
9 defseg_depart(sente
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2023-06-27 22:53:17
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python数据分析(分析文本数据和社交媒体）
1、安装NLTKpip install nltk
[/code]
至此，我们的安装还未完成，还需要下载NLTK语料库，下载量非常大，大约有1.8GB。可以直接运行代码下载、代码如下：
```code
import nltk
nltk.download()
[/cod
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2023-06-27 10:28:36
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文本预处理是自然语言处理中非常重要的一步，它是为了使得文本数据能够被机器学习模型所处理而进行的一系列操作。其中，去除停用词、词形还原、词干提取等技巧是比较常用的。本文将介绍这些技巧的原理，并提供使用Python实现的代码示例，帮助读者更好地理解和实践。 文章目录1.停用词2.词形还原3.词干提取 1.停用词停用词指在自然语言文本中非常常见的单词，它们通常不携带特定含义，例如“the”、“a”、“a
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2023-07-28 08:03:16
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# Python英语去停用词
## 介绍
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）任务中，文本数据中常常包含大量的停用词（stop words）。停用词是指在文本中频繁出现、但对文本整体语义没有贡献的一些常见词汇，例如英语中的"the"、"a"、"is"等。在进行文本分析和机器学习任务时，去除停用词有助于提高模型的准确性和效率。
Python提供了丰富
原创
2024-01-20 05:41:55
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文本处理 Python（大创案例实践总结）之前用Python进行一些文本的处理，现在在这里对做过的一个案例进行整理。对于其它类似的文本数据，只要看着套用就可以了。 会包含以下几方面内容： 1.中文分词； 2.去除停用词； 3.IF-IDF的计算； 4.词云； 5.Word2Vec简单实现； 6.LDA主题模型的简单实现； 但不会按顺序讲，会以几个案例的方式来
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，可能无法预料地错误解码成 UTF-8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；2 全模式，把句
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2023-06-12 12:01:48
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如果你手上有多个停用词表，一个不够，多个又重了怎么办？当然是直接利用python进行去重，将多个停用词表里面的内容集中在一个txt文件里面之后：利用如下代码进行去重清理：def stopwd_reduction(infilepath, outfilepath):
infile = open(infilepath, 'r', encoding='utf-8')
outfile = o
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2023-05-28 17:15:48
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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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一、标记化（Tokenization）将文本切分成词二、去停用词（Stop words）停用词指的是一些出现很多却没啥实义的如介词、连词、冠词“and”、“the”、“a”等三、词干（Stemming）将单词还原为词根形式，目的是将因上下文拼写略有不同，但含义相同的单词缩减为相同的标记来统一处理，像在英语中，无论这个词是过去式还是完成式还是进行式，统统看作原型四、词嵌入（Word Embeddin
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2023-11-29 14:11:54
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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(s
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2023-06-26 22:32:33
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Linux服务器上运行，查看，停止Java程序(jar)一、运行先切到要运行的jar包目录，再执行下面语句(myjar.jar换成自己的jar，&为后台运行)
e.g.
nohup java -jar my-blog.jar&二、查看ps -ef | grep java三、停止停止所有Java进程pkill - 9 java2.停止特定java进程kill -9 java 7303
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2023-01-18 11:39:14
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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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## Java去停用词代码
### 1. 介绍
在自然语言处理中，文本预处理是一个重要的步骤。其中，去除停用词是一个常见的操作，以提高模型的准确性和性能。停用词是指对于文本分析过程中没有太多信息含义的常用词语，比如“的”、“是”、“和”等等。
本文将介绍如何使用Java编写一个简单而有效的去停用词代码，帮助我们在自然语言处理中处理文本数据。
### 2. 实现思路
我们可以使用一个停用词
原创
2023-08-04 07:19:56
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在处理中文文本时，词性标注和去停用词是两个非常重要的步骤。通过有效的中文分词和去停用词，可以提升文本分析、情感分析等多种自然语言处理任务的效果。本文将为你提供一个详细的指南，讲述如何在Python中实现中文词性标注和去停用词的功能。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相应的环境，以便顺利执行代码。你需要安装Python及相关库，并确保你的系统能够运行这些库。
### 前置依赖安装
我
import nltk ##conda install nltk 具体记不清了，需要点击弹窗左侧的stopwords，然后点击右下角的download
from nltk.corpus import stopwords
stopwords = stopwords.words("english")
print(stopwords)##停用词，无太大价值，意义不大的词语 import nltk
f
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2023-06-30 21:58:56
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# Python文本分析去停用词实现流程
## 引言
在进行文本分析的过程中，我们经常会遇到需要去除停用词的情况。停用词是指在文本中频繁出现但没有实际意义的词语，比如“的”、“是”、“在”等。在Python中，我们可以利用一些工具和技术来实现文本分析中的去停用词操作。本文将介绍如何使用Python实现文本分析去停用词。
## 整体流程
为了更清晰地展示整个流程，我们可以使用表格和序列图来展示。
原创
2023-09-11 05:04:57
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# Python中的停用词处理指南
在自然语言处理（NLP）中，停用词（Stop Words）是指在文本中出现频率很高但对文本分析帮助不大的单词，如“的”、“是”、“在”、“和”等。在实际处理文本数据时通常会将这些词汇去除，以提高模型的效果。
本文将指导你如何使用Python处理停用词，并提供清晰的步骤说明和相关代码示例。
## 流程概述
首先，让我们概述实现停用词处理的步骤。我们将整个过
