分词及停用词文件需要自取资源-CSDN文库

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需积分: 13 185 浏览量 2021-12-09 15:17:14 上传评论收藏 62KB RAR 举报

在进行文本分析时，"分词"是至关重要的一步，它是将一段连续的文本切分成具有语义的独立单元，如单词或短语。在中文处理中，由于汉字没有明显的空格分隔，分词显得更为复杂。常用的中文分词工具有jieba、THULAC、HanLP等，它们通过建立词汇库和算法模型来识别和分割文本中的词语。 "停用词"是指在文本分析中通常被过滤掉的常见词汇，因为它们在大量文本中频繁出现，但往往不包含太多具体信息，例如“的”、“是”、“在”等。停用词表通常根据特定领域或任务进行定制，以减少无意义词汇对分析结果的影响。在Python中，我们可以利用这些工具进行批量文本处理，例如对大量文档进行关键字词频统计。在《python批量文本分析_指定关键字词频统计并输出csv结果》这篇文章中，作者可能介绍了如何利用Python的文件操作、数据处理库（如pandas）以及分词库（如jieba）来实现这一目标。我们需要读取文本文件，然后使用分词工具进行分词，接着去除停用词，最后统计并输出指定关键字的词频，这个结果通常会保存为CSV格式，便于后续的数据分析和可视化。下面是一个简化的Python代码示例，演示了上述过程： ```python import jieba from collections import Counter import pandas as pd # 定义停用词表 stopwords = set(['的', '是', '在', ...]) # 批量读取文件 files = ['file1.txt', 'file2.txt', '...'] word_counts = Counter() for file in files: with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() words = jieba.lcut(text) # 使用jieba进行分词 words = [word for word in words if word not in stopwords] # 去除停用词 word_counts.update(words) # 将结果转化为DataFrame并输出为CSV df = pd.DataFrame.from_dict(word_counts, orient='index', columns=['频率']) df.sort_values('频率', ascending=False, inplace=True) df.to_csv('output.csv') ``` 在这个例子中，`needfile`可能是包含待处理文本文件的目录名或压缩包文件名。如果是一个压缩包，可以使用`zipfile`或`tarfile`库来解压文件，然后再进行上述处理。通过这样的方法，我们可以快速获取大量文本的关键信息，这对于内容分析、情感分析、主题建模等任务非常有用。在实际应用中，可能还需要考虑其他因素，如词语的词性标注、命名实体识别等，以进一步提升分析的准确性和深度。同时，对于特定领域的文本，可能需要定制化的停用词表，以便更准确地提取有意义的信息。

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