python停用词

Ⅰ 如何删除“使用NLTK或者python停用词"

Nltk是python下处理语言的主要工具包，可以实现去除停用词、词性标注以及分词和分句等。

安装nltk,写python一般使用的是集成环境EPD，其中有包管理，可以在线进行安装。如果不是集成环境，可以通过pip install nltk安装。

》pip install nltk #安装nltk

》nltk.download() #弹出一个选择框，可以按照自己需要的语义或者是功能进行安装

一般要实现分词，分句，以及词性标注和去除停用词的功能时，需要安装stopwords,punkt以及

当出现LookupError时一般就是由于缺少相关模块所导致的

则是需要安装punkt，这个模块主要负责的是分词功能。同stopwords一样有两种方式安装。

Ⅱ python英文去停用词，报错 'str' object has no attribute 'word'

你把w.word改成w就可以了

Ⅲ 以下函数可以实现分词，但是为什么去停用词没有效果呢问题在哪里

我觉得可能还是编码不对吧。我也遇到这种情况，所以搜到了这个问题，查了很多东西也没有个结果。
我最开始数据都是用GB2312处理的，后来用结巴分词看文档上说用好用utf-8编码，就写了段代码把文本改成utf-8了，然后停用词文件也是用的utf-8保存的，但是不是用代码保存的，使用Notpad，之后就一直不能停用文件里的词。
后来，在代码中加了几个比较明显的停用词组成的list，当分出来的词不在list里的时候，才输出该词，结果就成功的停用了list里的所有词。
建议楼主再调整一下编码试试吧。
另外，我最开始用的是Python2.7.10，因为停用词没反应，我查到一个网页说他用Python3.4就好了，我又换了Python3.4.3，可是一样不能用，然后向我上面那么做的就好了，Python2.7还没有试，估计问题都差不多了吧...
楼主加油！Python程序猿加油！

Ⅳ python jieba停用词该如何设置

你把你的停用词排一下序，然后再给结巴看看。
或者加两个停用词，一个河北、一个西南部。
停用词通常是很短的高频出现的词语，真实情况你这样的不多。
如果你这种情况，不妨先分词，也不去停用词。
然后自己再来后续处理。

Ⅳ 请问大佬们，为什么我python运行程序特别慢啊，我这个程序怎么改一下可以运行的更快呢

您好，茫茫人海之中，能为君排忧解难实属朕的荣幸，在下拙见，若有错误，还望见谅！。展开全部
yxhtest7772017-07-18

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python运行速度慢怎么办？6个Python性能优化技巧



Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。

Python的批评者声称Python性能低效、执行缓慢，但实际上并非如此：尝试以下6个小技巧，可以加快Python应用程序。

关键代码可以依赖于扩展包

Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通过直接向底层主机编程。

下面这些扩展包你可以考虑添加到你的个人扩展库中：

Cython

PyInlne

PyPy

Pyrex

这些包有不同的作用和执行方式。例如，Pyrex 让Python处理一些内存任务变得简单高效；PyInline可以直接让你在Python应用程序中使用C代码，虽然内联代码被单独编译，但是如果你能高效的利用C代码，它可以在同一个地方处理每一件事情。

使用关键字排序

有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数。最好的排序方式是使用关键字和默认的sort()方法。

优化循环

每一种编程语言都强调循环语句的优化，Python也是一样的。尽管你可以依赖于丰富的技术让循环运行的更快，然而，开发者经常忽略的一个方法是避免在循环内部使用点拼接字符串。

使用新版本

任何一个在线上搜索Python资料的人都会发现无数关于Python版本迁移的信息。通常，Python每一个版本都针对之前的一个版本做了优化和改进，以让Python运行的更快。限制因素是你喜欢的函数库是否也针对Python的新版本做了改进。

当你使用了新的函数库，获得了Python的新版本，你需要保证代码依然能够运行，检查应用，修正差异。然后，如果你仅仅是非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

Ⅵ python数据挖掘——文本分析

作者 | zhouyue65

来源 | 君泉计量

文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。

一、语料库（Corpus）

语料库是我们要分析的所有文档的集合。

二、中文分词

2.1 概念：

中文分词（Chinese Word Segmentation）：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。

eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东省/湛江市

停用词（Stop Words）：

数据处理时，需要过滤掉某些字或词

√泛滥的词，如web、网站等。

√语气助词、副词、介词、连接词等，如 的，地，得；

2.2 安装Jieba分词包：

最简单的方法是用CMD直接安装：输入pip install jieba，但是我的电脑上好像不行。

后来在这里：https://pypi.org/project/jieba/#files下载了jieba0.39解压缩后 放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下载成功了，不知道是是什么原因。

然后我再anaconda 环境下也安装了jieba，先在Anaconda3Lib这个目录下将jieba0.39的解压缩文件放在里面，然后在Anaconda propt下输入 pip install jieba，如下图：

2.3 代码实战：

jieba最主要的方法是cut方法：

jieba.cut方法接受两个输入参数:

1) 第一个参数为需要分词的字符串

2）cut_all参数用来控制是否采用全模式

jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细

注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode

jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list代码示例( 分词 )

输出结果为： 我 爱

Python

工信处

女干事

每月 经过 下属 科室 都 要 亲口

交代

24 口 交换机 等 技术性 器件 的 安装

工作

分词功能用于专业的场景：

会出现真武七截阵和天罡北斗阵被分成几个词。为了改善这个现象，我们用导入词库的方法。

但是，如果需要导入的单词很多，jieba.add_word()这样的添加词库的方法就不高效了。

我们可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性导入整个词库，txt文件中为每行一个特定的词。

2.3.1 对大量文章进行分词

先搭建语料库：

分词后我们需要对信息处理，就是这个分词来源于哪个文章。

四、词频统计

3.1词频（Term Frequency）：

某个词在该文档中出现的次数。

3.2利用Python进行词频统计

3.2.1 移除停用词的另一种方法，加if判断

代码中用到的一些常用方法：

分组统计：

判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中的任意一个值：

取反：（对布尔值）

四、词云绘制

词云（Word Cloud）：是对文本中词频较高的分词，给与视觉上的突出，形成“关键词渲染”，从而国旅掉大量的文本信息，使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。

4.1 安装词云工具包

这个地址：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python库，进去根据自己的系统和Python的版本进行下载即可。

在python下安装很方便，在anaconda下安装费了点劲，最终将词云的文件放在C:UsersAdministrator 这个目录下才安装成功。

五、美化词云（词云放入某图片形象中）

六、关键词提取

结果如下:

七、关键词提取实现

词频（Term Frequency）：指的是某一个给定的词在该文档中出现的次数。

计算公式： TF = 该次在文档中出现的次数

逆文档频率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比

计算公式：IDF = log（文档总数/（包含该词的文档数 - 1））

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：权衡某个分词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。

计算公式：TF - IDF = TF * IDF

7.1文档向量化

7.2代码实战

Ⅶ python怎么去除停用词的

结合jieba分词，里面有去停止词相关模板，自己研究下吧，网上也有相关资料。

Ⅷ python jieba分词如何去除停用词

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

#使用其他编码读取停用词表
#stoplist = codecs.open('../../file/stopword.txt','r',encoding='utf8').readlines()
#stoplist = set(w.strip() for w in stoplist)
#停用词文件是utf8编码
stoplist = {}.fromkeys([ line.strip() for line in open("../../file/stopword.txt") ])

#经过分词得到的应该是unicode编码，先将其转成utf8编码

Ⅸ python 中文切词使用停用词表问题

python中最好不要在list遍历中使用list.remove方法:

• remove 仅仅 删除一个值的首次出现。
  

• 如果在 list 中没有找到值，程序会抛出一个异常

• 最后，你遍历自己时候对自己的内容进行删除操作，效率显然不高，还容易出现各种难debug的问题
  

建议使用新的list存储要保留的内容，然后返回这个新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