Python自然語言處理停用詞過濾實例詳解

更新時間：2024年01月17日 10:28:10 作者：李元靜

這篇文章主要為大家介紹了Python自然語言處理停用詞過濾實例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪

什么是停用詞

在漢語中，有一類沒有多少意義的詞語，比如組詞“的”，連詞“以及”、副詞“甚至”，語氣詞“吧”，被稱為停用詞。一個句子去掉這些停用詞，并不影響理解。所以，進行自然語言處理時，我們一般將停用詞過濾掉。

而HanLP庫提供了一個小巧的停用詞字典，它位于Lib\site-packages\pyhanlp\static\data\dictionary目錄中，名字為：stopwords.txt。該文本收錄了常見的中英文無意義的詞匯，每行一個詞語。示例如下：

我們在進行自然語言處理時，可以用BinTrie、DoubleArrayTrie和AhoCorasickDoubleArrayTrie中的任意一個來存儲詞典?？紤]到該詞典中都是短語且比較多，用雙數(shù)組字典樹更劃算，處理時間更快。

加載停用詞字典

通過前文的介紹，我們知道了使用雙數(shù)組字典樹加載停用詞字典更劃算。下面，我們來加載其停用詞，并返回鍵值對結構。代碼如下：

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)

刪除停用詞

通過上面的停用詞加載，我們獲取了DoubleArrayTrie樹結構的詞匯。如果要刪除停用詞，可以直接使用分詞后的結果剔除停用詞即可。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)]

分詞以及刪除停用詞

在前面的博文中，我們已經(jīng)學會了如何分詞，現(xiàn)在我們又學會了如何剔除停用詞。這里，我們將兩者結合起來，實現(xiàn)分詞效果。代碼如下：

if __name__ == "__main__": HanLP.Config.ShowTermNature=False trie=load_dictionary(HanLP.Config.CoreStopWordDictionaryPath) text="今天就這樣吧！明天我們在說可以嗎？" segment=DoubleArrayTrieSegment() termlist=segment.seg(text) print("分詞結果",termlist) print("去掉停用詞",remove_stopwords(termlist,trie))

運行之后，得到如下結果：

直接刪除停用詞（不分詞）

對應上面的結果，我們先分詞在刪除停用詞。但是，有時候我們也喜歡先刪除停用詞在進行分詞。下面，我們來實現(xiàn)直接刪除停用詞。

代碼如下：

#直接過濾方法
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 result
if __name__ == "__main__": HanLP.Config.ShowTermNature = False trie = load_dictionary(HanLP.Config.CoreStopWordDictionaryPath) text = "今天就這樣吧！明天我們在說可以嗎？" segment = DoubleArrayTrieSegment() termlist = segment.seg(text) print("分詞結果", termlist) print("去掉停用詞", remove_stopwords(termlist, trie)) print("不分詞去掉停用詞", direct_remove_stopwords(text, "**", trie))

運行之后，效果如下：