python 中文停用词

原创

mob64ca12f6066e 2023-10-19 06:37:21 ©著作权

文章标签 加载 python 自然语言处理 文章分类 Python 后端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12f6066e的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Python 中文停用词的实现

1. 简介

在进行自然语言处理（NLP）任务时，常常需要去除一些常见的无意义词语，这些词语被称为停用词（Stop words）。停用词指的是在文本中频繁出现但没有实际语义的词语，比如介词、连词、代词等。

Python 提供了多种方法来实现中文停用词的处理，本文将介绍使用NLTK库和自定义方法来实现中文停用词的去除。

2. 实现步骤

下面是整个实现过程的简要流程图，用于方便理解和跟踪整个过程。

graph LR
A[开始] --> B[导入必要的库]
B --> C[加载停用词列表]
C --> D[加载待处理的文本]
D --> E[分词]
E --> F[去除停用词]
F --> G[输出处理结果]
G --> H[结束]

3. 代码实现

3.1 导入必要的库

首先，我们需要导入所需的库，包括nltk和jieba。

import nltk
import jieba

3.2 加载停用词列表

NLTK库提供了一个中文停用词列表，我们可以使用该列表或根据需求自定义停用词列表。

from nltk.corpus import stopwords

# 加载中文停用词列表
stop_words = stopwords.words('chinese')

3.3 加载待处理的文本

接下来，我们需要加载待处理的文本。你可以从文件或其他数据源中获取文本数据。

text = "我爱自然语言处理"

3.4 分词

使用jieba库对文本进行分词，将文本分割为一个个词语。

seg_list = jieba.cut(text)

3.5 去除停用词

根据加载的停用词列表，我们可以过滤掉文本中的停用词。

filtered_seg_list = [word for word in seg_list if word not in stop_words]

3.6 输出处理结果

最后，我们可以输出处理后的文本结果。

filtered_text = ' '.join(filtered_seg_list)
print(filtered_text)

4. 完整代码

下面是整个实现过程的完整代码示例：

import nltk
import jieba
from nltk.corpus import stopwords

# 导入必要的库
import nltk
import jieba

# 加载中文停用词列表
stop_words = stopwords.words('chinese')

# 加载待处理的文本
text = "我爱自然语言处理"

# 分词
seg_list = jieba.cut(text)

# 去除停用词
filtered_seg_list = [word for word in seg_list if word not in stop_words]

# 输出处理结果
filtered_text = ' '.join(filtered_seg_list)
print(filtered_text)

运行上述代码，即可得到去除停用词后的文本结果。