- Python-文本处理
- Python-文本处理简介
- Python - 文本处理环境
- Python - 字符串不变性
- Python - 排序行
- Python - 重新格式化段落
- Python - 计算段落中的标记
- Python - 二进制 ASCII 转换
- Python - 字符串作为文件
- Python-向后读取文件
- Python - 过滤重复单词
- Python - 从文本中提取电子邮件
- Python - 从文本中提取 URL
- Python - 漂亮的打印
- Python - 文本处理状态机
- Python - 大写和翻译
- Python - 标记化
- Python - 删除停用词
- Python - 同义词和反义词
- Python - 文本翻译
- Python-单词替换
- Python-拼写检查
- Python - WordNet 接口
- Python - 语料库访问
- Python - 标记单词
- Python - 块和缝隙
- Python - 块分类
- Python-文本分类
- Python-二元组
- Python - 处理 PDF
- Python-处理Word文档
- Python - 读取 RSS 提要
- Python-情感分析
- Python - 搜索和匹配
- Python - 文本修改
- Python-文本换行
- Python-频率分布
- Python-文本摘要
- Python - 词干算法
- Python - 约束搜索
Python - 删除停用词
停用词是不会给句子添加太多含义的英语单词。可以安全地忽略它们,而不会牺牲句子的含义。例如,诸如“the”、“he”、“have”等单词。此类单词已在名为 corpus 的语料库中捕获。我们首先将其下载到我们的Python环境中。
import nltk nltk.download('stopwords')
它将下载一个带有英文停用词的文件。
验证停用词
from nltk.corpus import stopwords stopwords.words('english') print stopwords.words() [620:680]
当我们运行上面的程序时,我们得到以下输出 -
[u'your', u'yours', u'yourself', u'yourselves', u'he', u'him', u'his', u'himself', u'she', u"she's", u'her', u'hers', u'herself', u'it', u"it's", u'its', u'itself', u'they', u'them', u'their', u'theirs', u'themselves', u'what', u'which', u'who', u'whom', u'this', u'that', u"that'll", u'these', u'those', u'am', u'is', u'are', u'was', u'were', u'be', u'been', u'being', u'have', u'has', u'had', u'having', u'do', u'does', u'did', u'doing', u'a', u'an', u'the', u'and', u'but', u'if', u'or', u'because', u'as', u'until', u'while', u'of', u'at']
除英语外,具有这些停用词的各种语言如下。
from nltk.corpus import stopwords print stopwords.fileids()
当我们运行上面的程序时,我们得到以下输出 -
[u'arabic', u'azerbaijani', u'danish', u'dutch', u'english', u'finnish', u'french', u'german', u'greek', u'hungarian', u'indonesian', u'italian', u'kazakh', u'nepali', u'norwegian', u'portuguese', u'romanian', u'russian', u'spanish', u'swedish', u'turkish']
例子
我们使用下面的示例来展示如何从单词列表中删除停用词。
from nltk.corpus import stopwords en_stops = set(stopwords.words('english')) all_words = ['There', 'is', 'a', 'tree','near','the','river'] for word in all_words: if word not in en_stops: print(word)
当我们运行上面的程序时,我们得到以下输出 -
There tree near river