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python基礎(chǔ)之停用詞過(guò)濾詳解

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一、什么是停用詞

在漢語(yǔ)中,有一類沒有多少意義的詞語(yǔ),比如組詞“的”,連詞“以及”、副詞“甚至”,語(yǔ)氣詞“吧”,被稱為停用詞。一個(gè)句子去掉這些停用詞,并不影響理解。所以,進(jìn)行自然語(yǔ)言處理時(shí),我們一般將停用詞過(guò)濾掉。

而HanLP庫(kù)提供了一個(gè)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(wú)意義的詞匯,每行一個(gè)詞語(yǔ)。示例如下:

我們?cè)谶M(jìn)行自然語(yǔ)言處理時(shí),可以用BinTrie、DoubleArrayTrie和AhoCorasickDoubleArrayTrie中的任意一個(gè)來(lái)存儲(chǔ)詞典。考慮到該詞典中都是短語(yǔ)且比較多,用雙數(shù)組字典樹更劃算,處理時(shí)間更快。

二、加載停用詞字典

通過(guò)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(lái)加載其停用詞,并返回鍵值對(duì)結(jié)構(gòu)。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)

三、刪除停用詞

通過(guò)上面的停用詞加載,我們獲取了DoubleArrayTrie樹結(jié)構(gòu)的詞匯。如果要?jiǎng)h除停用詞,可以直接使用分詞后的結(jié)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)]

四、分詞以及刪除停用詞

在前面的博文中,我們已經(jīng)學(xué)會(huì)了如何分詞,現(xiàn)在我們又學(xué)會(huì)了如何剔除停用詞。這里,我們將兩者結(jié)合起來(lái),實(shí)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?cè)谡f(shuō)可以嗎?"
    segment=DoubleArrayTrieSegment()
    termlist=segment.seg(text)
    print("分詞結(jié)果",termlist)
    print("去掉停用詞",remove_stopwords(termlist,trie))

運(yùn)行之后,得到如下結(jié)果:

五、直接刪除停用詞(不分詞)

對(duì)應(yīng)上面的結(jié)果,我們先分詞在刪除停用詞。但是,有時(shí)候我們也喜歡先刪除停用詞在進(jìn)行分詞。下面,我們來(lái)實(shí)現(xiàn)直接刪除停用詞。

代碼如下:

#直接過(guò)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 offsetlen(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?cè)谡f(shuō)可以嗎?"
    segment = DoubleArrayTrieSegment()
    termlist = segment.seg(text)
    print("分詞結(jié)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(yùn)行之后,效果如下:

到此這篇關(guān)于python基礎(chǔ)之停用詞過(guò)濾詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python停用詞過(guò)濾內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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