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python生成停用詞詞典

發布時間:2023-07-21 16:33:49

A. 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

B. 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:

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



C. python數據挖掘——文本分析

作者 | zhouyue65

來源 | 君泉計量

文本挖掘:從大量文本數據中抽取出有價值的知識,並且利用這些知識重新組織信息的過程。

一、語料庫(Corpus)

語料庫是我們要分析的所有文檔的集合。

二、中文分詞

2.1 概念:

中文分詞(Chinese Word Segmentation):將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。

eg:我的家鄉是廣東省湛江市-->我/的/家鄉/是/廣東省/湛江市

停用詞(Stop Words):

數據處理時,需要過濾掉某些字或詞

√泛濫的詞,如web、網站等。

√語氣助詞、副詞、介詞、連接詞等,如 的,地,得;

2.2 安裝Jieba分詞包:

最簡單的方法是用CMD直接安裝:輸入pip install jieba,但是我的電腦上好像不行。

後來在這里:https://pypi.org/project/jieba/#files下載了jieba0.39解壓縮後 放在Python36Libsite-packages裡面,然後在用cmd,pip install jieba 就下載成功了,不知道是是什麼原因。

然後我再anaconda 環境下也安裝了jieba,先在Anaconda3Lib這個目錄下將jieba0.39的解壓縮文件放在裡面,然後在Anaconda propt下輸入 pip install jieba,如下圖:

2.3 代碼實戰:

jieba最主要的方法是cut方法:

jieba.cut方法接受兩個輸入參數:

1) 第一個參數為需要分詞的字元串

2)cut_all參數用來控制是否採用全模式

jieba.cut_for_search方法接受一個參數:需要分詞的字元串,該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞,粒度比較細

注意:待分詞的字元串可以是gbk字元串、utf-8字元串或者unicode

jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的結構都是一個可迭代的generator,可以使用for循環來獲得分詞後得到的每一個詞語(unicode),也可以用list(jieba.cut(...))轉化為list代碼示例( 分詞 )

輸出結果為: 我 愛

Python

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分詞功能用於專業的場景:

會出現真武七截陣和天罡北斗陣被分成幾個詞。為了改善這個現象,我們用導入詞庫的方法。

但是,如果需要導入的單詞很多,jieba.add_word()這樣的添加詞庫的方法就不高效了。

我們可以用jieba.load_userdict(『D:PDM2.2金庸武功招式.txt』)方法一次性導入整個詞庫,txt文件中為每行一個特定的詞。

2.3.1 對大量文章進行分詞

先搭建語料庫:

分詞後我們需要對信息處理,就是這個分詞來源於哪個文章。

四、詞頻統計

3.1詞頻(Term Frequency):

某個詞在該文檔中出現的次數。

3.2利用Python進行詞頻統計

3.2.1 移除停用詞的另一種方法,加if判斷

代碼中用到的一些常用方法:

分組統計:

判斷一個數據框中的某一列的值是否包含一個數組中的任意一個值:

取反:(對布爾值)

四、詞雲繪制

詞雲(Word Cloud):是對文本中詞頻較高的分詞,給與視覺上的突出,形成「關鍵詞渲染」,從而國旅掉大量的文本信息,使瀏覽者一眼掃過就可以領略文本的主旨。

4.1 安裝詞雲工具包

這個地址:https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ,可以搜到基本上所有的Python庫,進去根據自己的系統和Python的版本進行下載即可。

在python下安裝很方便,在anaconda下安裝費了點勁,最終將詞雲的文件放在C:UsersAdministrator 這個目錄下才安裝成功。

五、美化詞雲(詞雲放入某圖片形象中)

六、關鍵詞提取

結果如下:

七、關鍵詞提取實現

詞頻(Term Frequency):指的是某一個給定的詞在該文檔中出現的次數。

計算公式: TF = 該次在文檔中出現的次數

逆文檔頻率(Inverse Document Frequency):IDF就是每個詞的權重,它的大小與一個詞的常見程度成反比

計算公式:IDF = log(文檔總數/(包含該詞的文檔數 - 1))

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency):權衡某個分詞是否關鍵詞的指標,該值越大,是關鍵詞的可能性就越大。

計算公式:TF - IDF = TF * IDF

7.1文檔向量化

7.2代碼實戰

D. 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

E. 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。

F. 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。

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