python英文停用詞

① 如何刪除「使用NLTK或者python停用詞"

Nltk是python下處理語言的主要工具包，可以實現去除停用詞、詞性標注以及分詞和分句等。

安裝nltk,寫python一般使用的是集成環境EPD，其中有包管理，可以在線進行安裝。如果不是集成環境，可以通過pip install nltk安裝。

》pip install nltk #安裝nltk

》nltk.download() #彈出一個選擇框，可以按照自己需要的語義或者是功能進行安裝

一般要實現分詞，分句，以及詞性標注和去除停用詞的功能時，需要安裝stopwords,punkt以及

當出現LookupError時一般就是由於缺少相關模塊所導致的

則是需要安裝punkt，這個模塊主要負責的是分詞功能。同stopwords一樣有兩種方式安裝。

② python jieba停用詞該如何設置

你把你的停用詞排一下序，然後再給結巴看看。
或者加兩個停用詞，一個河北、一個西南部。
停用詞通常是很短的高頻出現的詞語，真實情況你這樣的不多。
如果你這種情況，不妨先分詞，也不去停用詞。
然後自己再來後續處理。

③ python 中文切詞使用停用詞表問題

python中最好不要在list遍歷中使用list.remove方法:

• remove 僅僅 刪除一個值的首次出現。
  

• 如果在 list 中沒有找到值，程序會拋出一個異常

• 最後，你遍歷自己時候對自己的內容進行刪除操作，效率顯然不高，還容易出現各種難debug的問題
  

建議使用新的list存儲要保留的內容，然後返回這個新list。比如

a_list=[1,2,3,4,5]
needs_to_be_removed=[3,4,5]
result=[]
forvina_list:
ifvnotinneeds_to_be_removed:
result.append(v)
printresult

④ 如何用python對一個文件夾下的多個txt文本進行去停用詞

在用 for 循環去停用詞的部分，出錯，僅去掉了 stopwords 中的部分停用詞，且相同停用詞只去除了一次。求大神告知錯誤之處，貼上代碼再好不過！！
#encoding=utf-8
import sys
import re
import codecs
import os
import shutil
import jieba
import jieba.analyse

#導入自定義詞典
#jieba.load_userdict("dict_.txt")

#Read file and cut
def read_file_cut():

#create path
stopwords = {}.fromkeys([ line.strip() for line in open('stopword.txt') ])
path = "Lon\\"
respath = "Lon_Result\\"
if os.path.isdir(respath): #如果respath這個路徑存在
shutil.rmtree(respath, True) #則遞歸移除這個路徑
os.makedirs(respath) #重新建立一個respath目錄

num = 1
while num<=20:
name = "%d" % num
fileName = path + str(name) + ".txt"
resName = respath + str(name) + ".txt"
source = open(fileName, 'r')
if os.path.exists(resName):
os.remove(resName)
result = codecs.open(resName, 'w', 'utf-8')
line = source.readline()
line = line.rstrip('\n')

while line!="":
line = unicode(line, "utf-8")
output=''
seglist = jieba.cut(line,cut_all=False)
for seg in seglist:
seg=seg.encode('utf-8')
if seg not in stopwords:
output+=seg
output = ' '.join(list(seglist))#空格拼接
print output
result.write(output + '\r\n')
line = source.readline()
else:
print 'End file: ' + str(num)
source.close()
result.close()
num = num + 1
else:
print 'End All'

#Run function
if __name__ == '__main__':
read_file_cut()

我覺得是這樣啦:
...
seglist = jieba.cut(line,cut_all=False)
seglist = (seg.encode('utf-8') for seg in seglist)
seglist = [seg for seg in seglist if seg not in stopwords]
output = ' '.join(seglist)
print output
...

不太懂你這兩行的意思:
output+=seg
output = ' '.join(list(seglist))#空格拼接

每次 output 都會被設定成 ' '.join(list(seglist)) 那 output+=seg 好像就沒有意義了。

⑤ 求教大神關於python 停用詞如何處理

給兩個示列文本
一個是jieba分詞好的txt示列，一個是stopword的txt

⑥ python jieba分詞如何去除停用詞

-*- coding: utf-8 -*-
import jieba
import jieba.analyse
import sys
import codecs
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

#使用其他編碼讀取停用詞表
#stoplist = codecs.open('../../file/stopword.txt','r',encoding='utf8').readlines()
#stoplist = set(w.strip() for w in stoplist)
#停用詞文件是utf8編碼
stoplist = {}.fromkeys([ line.strip() for line in open("../../file/stopword.txt") ])

#經過分詞得到的應該是unicode編碼，先將其轉成utf8編碼

⑦ python 怎麼向textblob中加停用詞

把語料從資料庫提取出來以後就要進行分詞啦，我是在linux環境下做的，先把jieba安裝好，然後找到內容是build jieba PKG-INFO setup.py test的那個文件夾（我這邊是jieba-0.38），把自己的自定義詞典（選用，目的是為了分出原始詞庫中沒有的詞以及優先分出一些詞），停用詞詞典（選用），需要分詞的語料文件，調用jieba的python程序都放到這個文件夾里，就可以用啦。至於詞典要什麼樣的格式，在網上一查就可以了。

之前有看到別的例子用自定義詞典替換掉jieba本身詞典，但是我試了一下好像效果不行，假設原始詞典中有』雲『，』計算『而沒有』雲計算『，我想要分出』雲計算『這個詞，載入自定義詞典可以成功，但替換原始詞典就不一定成功了。（當然我說的也不一定對）

還有停用詞詞典，我之前是把停用詞在程序里存入一個列表，然後分每個詞時都循環一遍列表，這樣特別浪費時間。後來把停用詞做成字典就很快了。

for eachline in fin可避免memory error。如果還是報memory error，那應該就是輸入語料文件單行數據多長了。

#!/usr/bin/python #-*- encoding:utf-8 -*- import jieba #導入jieba模塊import re
jieba.load_userdict("newdict.txt") #載入自定義詞典 import jieba.posseg as pseg

def splitSentence(inputFile, outputFile): #把停用詞做成字典
stopwords = {}
fstop = open('stop_words.txt', 'r') for eachWord in fstop:
stopwords[eachWord.strip().decode('utf-8', 'ignore')] = eachWord.strip().decode('utf-8', 'ignore')
fstop.close()

fin = open(inputFile, 'r') #以讀的方式打開文件
fout = open(outputFile, 'w') #以寫得方式打開文件
jieba.enable_parallel(4) #並行分詞
for eachLine in fin:
line = eachLine.strip().decode('utf-8', 'ignore') #去除每行首尾可能出現的空格，並轉為Unicode進行處理
line1 = re.sub("[0-9s+.!/_,$%^*()?;；:-【】+"']+|[+——！，;:。？、~@#￥%……&*（）]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),line)
wordList = list(jieba.cut(line1)) #用結巴分詞，對每行內容進行分詞
outStr = ''
for word in wordList: if word not in stopwords:
outStr += word
outStr += ' '
fout.write(outStr.strip().encode('utf-8') + ' ') #將分詞好的結果寫入到輸出文件 fin.close()
fout.close()

splitSentence('ss.txt', 'tt.txt')

⑧ python怎麼讀

python的讀法：

英式發音為['paɪθən] ；美式發音為['paɪθɑːn]

發母音時，氣流從肺部通過聲門沖擊聲帶，使聲帶發出均勻震動，然後震音氣流不受阻礙地通過口腔，通過舌、唇的調節而發出不同的聲音。發母音時聲帶必然震動的叫濁母音。有些語言發母音時聲帶不振動，發出清母音。

發輔音時，氣流受到發音器官的各種阻礙，聲帶不一定振動，不夠清晰響亮的音素叫輔音。氣流從肺里出來不一定振動聲帶，通過口腔時受到一定的阻礙，這種主要依靠阻礙發出的音叫輔音。

(8)python英文停用詞擴展閱讀

相關概念——

半母音（semivowel）：語音學上指摩擦似有似無，發音方式上與母音相似，介於母音和輔音之間，時長較短且被視為輔音的音。如普通話衣yī、烏wū 中的 y、w。半母音往往有對應的母音。半母音屬於近音。

流音（liquid）：不屬於半母音的近音。如普通話流liú 中的 l 。

近音（approximant），即接近音、無擦通音：發音時兩個發音部位彼此靠攏，有足夠空間予氣流流動，產生的湍流較弱。（如果發音部位收窄程度加劇，湍流會產生，形成擦音。）半母音和流音都屬於近音；近音屬於輔音。

⑨ python英文去停用詞，報錯 'str' object has no attribute 'word'

你把w.word改成w就可以了

⑩ 在Python中，我有一個字典，想在字典中刪除停用詞表中的單詞，程序應該怎麼編。

en_dict={}
stop_en_dict={}

forkeyinstop_en_dict.keys():
ifkeyinen_dict:
delen_dict[key]

printen_dict