如题：请问如果一个文件夹中有多个文本文档，那么如何使用停用词表或者其他方法，批量对这些文档进行数据预处理呢？比如去停用词，用jieba分词。
python 数据预处理：对文件夹下的多个文本进行去停用词和分词
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关注使用Python中的os和glob库来实现对文件夹下的多个文本进行去停用词和分词。
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- 2023-04-19 19:59回答 2 已采纳 使用Python中的os和glob库来实现对文件夹下的多个文本进行去停用词和分词。
- 2022-02-18 14:27回答 2 已采纳 可以用for循环写成嵌套列表进行处理，示例如下，获取按行去除停用词的分词结果，并可以直接写入csv或者excel中： from nltk.corpus import stopwords from nl
- 2022-02-24 11:25回答 3 已采纳 可以用啊，判断GPU是否可用 ，否则使用cpu device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
- 2022-11-15 11:05zzzzl333的博客 因为我们原始数据存在很多干扰项，比如的,是等这些所谓停用词特征对分类起的作用不大，很难达到工程应用。我们将原始数据放假预处理黑匣子后，会自动过滤掉干扰数据，并且还会按照规约的方法体现每个词特征的重要性...
- 2022-04-13 06:36回答 3 已采纳 你的是简单清洗处理，如果要分词，用jieba模块可以满足你需求
- 2021-08-15 22:23回答 2 已采纳 使用vscode添加自定义Python模块_贱贱的剑的专栏-CSDN博客 在vscode里新建一个深度学习项目，新建一个文件夹用来写公共模块，结构如下。tools #文件夹
- 2019-11-03 19:41回答 2 已采纳 文本内容： 安徽 江苏 浙江 上海 ---------------- with open("F:/test/test.txt","rb") as f: print(f.r
- 2024-01-22 12:30千里澄江的博客 一篇文档的关键词等同于最能表达文档主旨的N个词语，即对于文档来说最重要的词，因此，可以将文本关键词抽取问题转化为词语重要性排序问题，选取排名前TopN个词语作为文本关键词。本文总结了三种常用的抽取文本...
- 2022-05-05 15:43回答 1 已采纳 遍历文本文件，读取内容，统计词频
- 2017-02-11 13:05回答 4 已采纳 w本身就是str字符串，没有word这个属性。你是不是可以直接使用w
- 2022-01-24 01:28回答 8 已采纳 import pandas as pd import glob import os # 获取当前路径 cwd = os.getcwd() # 要拼接的文件夹及其完整路径，注不要包含中文 ## 待读
- 2023-08-24 12:05禅与计算机程序设计艺术的博客 自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）是计算机科学领域的一个重要方向，是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。其中文本处理（Text Processing）是NLP的一个重要子领域。文本处理的任务可以...
- 2019-06-19 14:09回答 3 已采纳 2个model 要做一下关联就行 可以查一下 models.ManyToManyField 或者 models.ForeignKey 的使用 参考 [https://www.cnbl
- 2020-11-13 16:24斜廊云起的博客 —最近学习了文本挖掘的一些课程，并调试对代码进行了调试和注释方便理解。欢迎各位朋友指正和交流。 #3.文本挖掘第三章 import numpy as np import pandas as pd raw=pd.read_table('D:\\python学习文件夹\\NLP文件...
- 2022-10-18 13:39wespten的博客 在这个大数据时代，几乎所有事物都能用数据描述。数据可以大致分为三类。第一类是用于传播的媒体数据，如图片、音频、视频等...这类数据更贴近生活，对其进行统计和分析，可以让机器理解人的语言，实现机器与人的交流。
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