怎么在python中停用词过滤

这篇文章将为大家详细讲解有关怎么在python中停用词过滤，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

Python有哪些常用库

python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

一、什么是停用词

在汉语中，有一类没有多少意义的词语，比如组词“的”，连词“以及”、副词“甚至”，语气词“吧”，被称为停用词。一个句子去掉这些停用词，并不影响理解。所以，进行自然语言处理时，我们一般将停用词过滤掉。

而HaNLP库提供了一个小巧的停用词字典，它位于Lib\site-packages\pyhanlp\static\data\dictionary目录中，名字为：stopWords.txt。该文本收录了常见的中英文无意义的词汇，每行一个词语。示例如下：

我们在进行自然语言处理时，可以用BinTrie、DoubleArrayTrie和AhoCorasickDoubleArrayTrie中的任意一个来存储词典。考虑到该词典中都是短语且比较多，用双数组字典树更划算，处理时间更快。

二、加载停用词字典

通过前文的介绍，我们知道了使用双数组字典树加载停用词字典更划算。下面，我们来加载其停用词，并返回键值对结构。代码如下：

def load_dictionary(path):    map=JClass('java.util.TreeMap')()    with open(path,encoding='utf-8') as src:        for word in src:            word=word.strip()            map[word]=word    return JClass('com.hankcs.hanlp.collection.trie.DoubleArrayTrie')(map)

三、删除停用词

通过上面的停用词加载，我们获取了DoubleArrayTrie树结构的词汇。如果要删除停用词，可以直接使用分词后的结果剔除停用词即可。剔除的方法如下：

def remove_stopwords(termlist,trie):    return [term.word for term in termlist if not trie.containsKey(term.word)]

四、分词以及删除停用词

在前面的博文中，我们已经学会了如何分词，现在我们又学会了如何剔除停用词。这里，我们将两者结合起来，实现分词效果。代码如下：

if __name__ == "__main__":    HanLP.Config.ShowTermNature=False    trie=load_dictionary(HanLP.Config.CoreStopWordDictionaryPath)    text="今天就这样吧！明天我们在说可以吗？"    segment=DoubleArrayTrieSegment()    termlist=segment.seg(text)    print("分词结果",termlist)    print("去掉停用词",remove_stopwords(termlist,trie))

运行之后，得到如下结果：

五、直接删除停用词（不分词）

对应上面的结果，我们先分词在删除停用词。但是，有时候我们也喜欢先删除停用词在进行分词。下面，我们来实现直接删除停用词。

代码如下：

#直接过滤方法def direct_remove_stopwords(text,replacement,trie):    jstring=JClass('java.lang.String')    searcher=trie.getLongestSearcher(JString(text),0)    offset=0    result=''    while searcher.next():        begin=searcher.begin        end=begin+searcher.length        if begin>offset:            result+=text[offset:begin]            result+=replacement            offset=end    if offset<len(text):        result+=text[offset:]    return resultif __name__ == "__main__":    HanLP.Config.ShowTermNature = False    trie = load_dictionary(HanLP.Config.CoreStopWordDictionaryPath)    text = "今天就这样吧！明天我们在说可以吗？"    segment = DoubleArrayTrieSegment()    termlist = segment.seg(text)    print("分词结果", termlist)    print("去掉停用词", remove_stopwords(termlist, trie))    print("不分词去掉停用词", direct_remove_stopwords(text, "**", trie))

运行之后，效果如下：

关于怎么在python中停用词过滤就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。