请问大家,对文本数据进行分词处理后,使用python怎么进行停用词处理和词性过滤(假设只保留名词、动词、形容词),并将长度为1的字符去掉,不知道怎么将这三种操作结合,希望各位帮忙。
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- ShowMeAI 2023-01-05 19:39关注
给你写了一个参考示例代码,希望对你有帮助,望采纳
# 导入必要的库 import jieba.posseg as pseg # 加载停用词 stopwords = set() with open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: stopwords.add(line.strip()) # 进行词性过滤和停用词处理 filtered_words = [] for word, pos in pseg.cut(text): # 只保留名词、动词、形容词 if pos in {"n", "v", "a"}: # 去掉长度为1的字符 if len(word) > 1: # 去除停用词 if word not in stopwords: filtered_words.append(word) # 打印结果 print(filtered_words)
- 代码使用了jieba.posseg模块中的cut函数来对文本进行分词和词性标注。
- 然后使用一个循环遍历词性标注结果,只保留名词、动词、形容词。
- 同时还去掉了长度为1的字符,并使用停用词表进行了停用词处理。
- 最后将经过处理的单词保存在了filtered_words列表中,并使用print函数将其输出。
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