中文停用词python
⑴ 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
⑵ python 中文分词后存在空格问题
感觉这是控件的问题，空行是方便用户增加新行。
最好写到文件来检查有没有空格。
⑶ 在Python中，我有一个字典，想在字典中删除停用词表中的单词，程序应该怎么编。
en_dict={}
stop_en_dict={}
forkeyinstop_en_dict.keys():
ifkeyinen_dict:
delen_dict[key]
printen_dict
⑷ python 怎么向textblob中加停用词
把语料从数据库提取出来以后就要进行分词啦，我是在linux环境下做的，先把jieba安装好，然后找到内容是build jieba PKG-INFO setup.py test的那个文件夹（我这边是jieba-0.38），把自己的自定义词典（选用，目的是为了分出原始词库中没有的词以及优先分出一些词），停用词词典（选用），需要分词的语料文件，调用jieba的python程序都放到这个文件夹里，就可以用啦。至于词典要什么样的格式，在网上一查就可以了。
之前有看到别的例子用自定义词典替换掉jieba本身词典，但是我试了一下好像效果不行，假设原始词典中有’云‘，’计算‘而没有’云计算‘，我想要分出’云计算‘这个词，加载自定义词典可以成功，但替换原始词典就不一定成功了。（当然我说的也不一定对）
还有停用词词典，我之前是把停用词在程序里存入一个列表，然后分每个词时都循环一遍列表，这样特别浪费时间。后来把停用词做成字典就很快了。
for eachline in fin可避免memory error。如果还是报memory error，那应该就是输入语料文件单行数据多长了。
#!/usr/bin/python #-*- encoding:utf-8 -*- import jieba #导入jieba模块import re
jieba.load_userdict("newdict.txt") #加载自定义词典 import jieba.posseg as pseg
def splitSentence(inputFile, outputFile): #把停用词做成字典
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') #以读的方式打开文件
fout = open(outputFile, 'w') #以写得方式打开文件
jieba.enable_parallel(4) #并行分词
for eachLine in fin:
line = eachLine.strip().decode('utf-8', 'ignore') #去除每行首尾可能出现的空格，并转为Unicode进行处理
line1 = re.sub("[0-9s+.!/_,$%^*()?;；:-【】+"']+|[+——！，;:。？、~@#￥%……&*（）]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),line)
wordList = list(jieba.cut(line1)) #用结巴分词，对每行内容进行分词
outStr = ''
for word in wordList: if word not in stopwords:
outStr += word
outStr += ' '
fout.write(outStr.strip().encode('utf-8') + '
') #将分词好的结果写入到输出文件 fin.close()
fout.close()
splitSentence('ss.txt', 'tt.txt')
⑸ 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
⑹ 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。
⑺ 如何用python对一个文件夹下的多个txt文本进行去停用词
在用 for 循环去停用词的部分，出错，仅去掉了 stopwords 中的部分停用词，且相同停用词只去除了一次。求大神告知错误之处，贴上代码再好不过！！
#encoding=utf-8
import sys
import re
import codecs
import os
import shutil
import jieba
import jieba.analyse
#导入自定义词典
#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这个路径存在
shutil.rmtree(respath, True) #则递归移除这个路径
os.makedirs(respath) #重新建立一个respath目录
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()
我觉得是这样啦:
...
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
...
不太懂你这两行的意思:
output+=seg
output = ' '.join(list(seglist))#空格拼接
每次 output 都会被设定成 ' '.join(list(seglist)) 那 output+=seg 好像就没有意义了。
⑻ 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