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:
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
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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24 口 交換機 等 技術性 器件 的 安裝
工作
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。