stop words stop words list 中英文混合停用词表

sklearn：TfidfVectorizer中文处理及一些使用参数

sklearn：TfidfVectorizer中⽂处理及⼀些使⽤参数sklearn: TfidfVectorizer 中⽂处理及⼀些使⽤参数常规使⽤TfidfVectorizer可以把原始⽂本转化为tf-idf的特征矩阵，从⽽为后续的⽂本相似度计算，主题模型(如)，⽂本搜索排序等⼀系列应⽤奠定基础。

基本应⽤如：from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerdocument = ["I have a pen.","I have an apple."]tfidf_model = TfidfVectorizer().fit(document)# 得到tf-idf矩阵，稀疏矩阵表⽰法sparse_result = tfidf_model.transform(document)print(sparse_result)# 第0个字符串，对应词典序号为3的词的TFIDF为0.8148# (0, 3) 0.814802474667# (0, 2) 0.579738671538# (1, 2) 0.449436416524# (1, 1) 0.631667201738# (1, 0) 0.631667201738print(sparse_result.todense())# 转化为更直观的⼀般矩阵# [[ 0. 0. 0.57973867 0.81480247]# [ 0.6316672 0.6316672 0.44943642 0. ]]print(tfidf_model.vocabulary_)# 词语与列的对应关系# {'have': 2, 'pen': 3, 'an': 0, 'apple': 1}注意：在上述计算tfidf过程中，有的词因为过于简短，会被⾃动丢弃，⽐如 I a 这两个词会被⾃动丢掉，这和参数有关系，token_pattern。

自然语言处理-中文语料预处理

⾃然语⾔处理-中⽂语料预处理⾃然语⾔处理——中⽂⽂本预处理近期，在⾃学⾃然语⾔处理，初次接触NLP觉得⼗分的难，各种概念和算法，⽽且也没有很强的编程基础，学着稍微有点吃⼒。

不过经过两个星期的学习，已经掌握了⼀些简单的中⽂、英⽂语料的预处理操作。

写点笔记，记录⼀下学习的过程。

1、中⽂语料的特点第⼀点：中⽂语料中词与词之间是紧密相连的，这⼀点不同与英⽂或者其它语种的语料，因此在分词的时候不能像英⽂使⽤空格分词，可以jieba库进⾏分词。

第⼆点：编码问题，中⽂语料的编码格式是unicode，⽽不是utf-8编码格式。

这⾥介绍utf-8编码和unicode编码读取的区别，unicode ⼀个中⽂字符占2个字节，⽽UTF-8⼀个中⽂字符占3个字节，因此如果不注意编码问题，在处理过程中肯定会出错的。

2、中⽂语料预处理本次我做的中⽂语料预处理包含了以下操作：数据导⼊、数据清洗、中⽂分词、去停⽤词、特征处理（TF-IDF权重计算）。

下⾯我将模块介绍我的处理过程。

2.1 数据导⼊⾸先，先准备好本次要使⽤的数据集，⼀段摘⾃腾讯体育新闻中新闻报道，⽂本保存格式设置为utf-8。

然后倒⼊进python，使⽤到open函数读取⽂件，读取格式选择‘r'表⽰读取⽂件，编码encoding = ’utf-8'，查看⽂件中的内容⽤read函数。

具体编码如下：#⽂件读取def read_txt (filepath):file = open(filepath,'r',encoding='utf-8')txt = file.read()return txt 读取结果展⽰：（注意：返回的txt是str类型的，即字符串类型，不需要decode。

str与bytes表⽰的是两种数据类型，str为字符串型，bytes为字节型。

对str编码encode得到bytes，对bytes解码decode得到str）2.2 数据清洗新闻⽂本数据中不仅包括了中⽂字符，还包括了数字、英⽂字符、标点等⾮常规字符，这些都是⽆意义，并且需要处理的数据。

CNN-BiGRU模型在中文短文本情感分析的应用

精報科禽第39卷第4期2021年4月CNN-B i GRU模型在中文短文本情感分析的应用缪亚林，姬怡纯，张顺，程文芳，彭二楼(西安理工大学印刷包装与数字媒体学院，陕西西安710048)摘要：【目的/意义】改善传统情感分析方法工作量大，以及研究者釆用深度学习方法多数仅致力于提高分析准确率，往往忽略网络训练速度的问题」方法/过程】提出将卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(GRU)相结合的文本情感分析模型(CNN-BiGRU),通过CNN和双向GRU对文本的局部静态特征以及序列特征进行提取，后接单向GRU层对其进行进一步降维，最后使用Sigmoid进行情感分类。

【结果/结论】通过自建豆瓣影视评论数据集，将本模型与同复杂度的CNN-BLSTM模型相比，分类准确率和训练速率分别提高了2.52%、41.43%。

【创新/局限】提出CNN-BiGRU网络应用于短文本情感分析，简化特征提取过程，引入上下文语义信息，减少参数提高效率。

关键词：情感分析；词向量；卷积神经网络;双向门控循环单元;上下文语义信息中图分类号：G254.9D01:10.13833/j.issn.1007-7634.2021.04.0121引言随着信息技术的不断发展与进步,互联网进入飞速发展时期,人们已经逐渐完成从信息获取者到制造者的转变，越来越倾向于在网络平台中发表自己对于网络购物、新闻媒体、读书观影等方面的观点,这些带有情感倾向的评价信息看似无足轻重,实则蕴含丰富的情感信息。

从海量评论数据中快速、准确地分析和提取出情感倾向表达,对于政府舆情监测、企业市场调研及个人消费选择都具有十分重要的参考价值和研究价值。

情感分析(Sentiment Analysis)1"主要是指利用自然语言处理及计算机语言学等技术识别和提取原素材中的主观信息,找出意见发表者在某些话题上的两极观点态度。

文本情感分析从粒度上可分为两类:一类是对文本中的某段已知文字进行正(褒)、负(贬)情感极性分类的粗粒度情感分析;另一类是细分的例如“喜悦”、“愤怒”、“生气”、“悲伤”等细粒度情感分析。

nlp中文问句判断

在自然语言处理（NLP）中，判断一个句子是否为问句是一个常见的问题。

这个问题通常可以通过使用机器学习算法和自然语言处理技术来解决。

下面我将详细介绍如何使用自然语言处理技术来判断中文问句，并给出详细的回答。

一、中文问句的特征中文问句通常具有一些特定的特征，如语调上升、疑问词的使用等。

此外，问句通常以疑问词开头，如“什么”、“为什么”、“哪里”等。

因此，我们可以利用这些特征来识别问句。

二、算法步骤1. 预处理：首先，我们需要对句子进行预处理，包括去除标点符号、停用词等。

2. 提取特征：接下来，我们需要提取与问句相关的特征。

这些特征可以是句子的语调、音节数、疑问词、是否存在语气词等。

3. 训练模型：使用机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）或深度学习模型（如循环神经网络，RNN）来训练模型。

输入特征向量，输出是否为问句（True/False）。

4. 预测：将测试句子输入训练好的模型，得到预测结果。

三、详细回答以下是一个基于以上步骤的Python代码示例：```pythonimport nltkfrom nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenizefrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import svmfrom nltk.corpus import stopwordsfrom nltk.stem import WordNetLemmatizerimport re# 定义中文停用词列表chinese_stopwords = set("了、了、也、都、就、不、和、更、要、是、没")chinese_stemmer = WordNetLemmatizer()stop_words = stopwords.get_stopwords('chinese') + chinese_stopwordsvectorizer = CountVectorizer(stop_words=stop_words)# 假设我们有以下句子数据集sentences = ["你在做什么？", "我喜欢吃苹果", "明天天气怎么样？", "这个城市有多少人口？"]labels = [True, False, True, True] # 对应问句标签为True或False# 预处理句子和标签sentences = [re.sub(r'[^\w\s]', ' ', sentence).lower().split() for sentence in sentences] sentences = [[word for word in token if word not in chinese_stopwords] for token in sentences] labels = [label for sentence in labels for label in sentence] # 将标签转换为True/False类型# 将句子和标签划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(sentences, labels, test_size=0.2)# 使用逻辑回归模型进行训练和预测clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)y_pred = clf.predict(X_test)# 输出预测结果print("预测结果：")for i in range(len(y_test)):if y_pred[i] == True:print(f"{sentences[i]} 是问句")else:print(f"{sentences[i]} 不是问句")```这段代码使用了中文停用词列表和WordNetLemmatizer来进行特征提取和模型训练。

21种nr的iqa处理算法及通用函数

21种nr的iqa处理算法及通用函数在自然语言处理中，IQA（Information Quality Assessment）是指评估文本中信息的质量和可靠性。

NR（Noise Reduction）是一种常用的IQA处理算法，旨在减少文本中的噪声（即无用信息）并提高文本的准确性和可信度。

下面是介绍21种NR的IQA处理算法及其通用函数。

1. 去除停用词（Stopword Removal）：通过删除常见且没有实际含义的词语来减少文本中的噪声。

常用的停用词包括“是”、“的”、“在”等。

```pythondef remove_stopwords(text):stopwords = set(['是', '的', '在']) # 常见停用词列表words = text.splitwords = [word for word in words if word not in stopwords]return ' '.join(words)```2. 词干提取（Stemming）：通过移除单词的后缀来减少词汇的变异，使文本更加统一、例如，“running”、“ran”和“runs”可以统一为“run”。

```pythonfrom nltk.stem import PorterStemmerdef stemming(text):stemmer = PorterStemmerwords = text.splitstemmed_words = [stemmer.stem(word) for word in words]return ' '.join(stemmed_words)```3. 删除重复词（Duplicate Word Removal）：将文本中重复出现的词语合并为一个，减少信息的冗余度。

```pythondef remove_duplicates(text):words = text.splitunique_words = set(words)return ' '.join(unique_words)``````pythonimport redef remove_html_tags(text):clean_text = re.sub('<.*?>', '', text)return clean_text```5. 删除特殊字符（Special Character Removal）：通过删除文本中的特殊字符和标点符号来降低噪声水平。

英文句子相似性判断

英⽂句⼦相似性判断1.要求本次项⽬提供⼀系列的英⽂句⼦对，每个句⼦对的两个句⼦，在语义上具有⼀定的相似性；每个句⼦对，获得⼀个在0-5之间的分值来衡量两个句⼦的语义相似性，打分越⾼说明两者的语义越相近。

如：2.基本实现过程2.1 数据处理：（1）分词：（2）去停⽤词：停⽤词是⼀些完全没有⽤或者没有意义的词，例如助词、语⽓词等。

stopword就是类似 a/an/and/are/then 的这类⾼频词，⾼频词会对基于词频的算分公式产⽣极⼤的⼲扰，所以需要过滤（3）词⾏还原：词⼲提取( Stemming ) 这是西⽅语⾔特有的处理，⽐如说英⽂单词有单数复数的变形，-ing和-ed的变形，但是在计算相关性的时候，应该当做同⼀个单词。

⽐如 apple和apples，doing和done是同⼀个词，提取词⼲的⽬的就是要合并这些变态（4）词⼲化：其中上述过程的代码如下：def data_cleaning(data):data["s1"] = data["s1"].str.lower()data["s2"] = data["s2"].str.lower()# 分词tokenizer = RegexpTokenizer(r'[a-zA-Z]+')data["s1_token"] = data["s1"].apply(tokenizer.tokenize)data["s2_token"] = data["s2"].apply(tokenizer.tokenize)# 去停⽤词stop_words = stopwords.words('english')def word_clean_stopword(word_list):words = [word for word in word_list if word not in stop_words]return wordsdata["s1_token"] = data["s1_token"].apply(word_clean_stopword)data["s2_token"] = data["s2_token"].apply(word_clean_stopword)# 词形还原lemmatizer=WordNetLemmatizer()def word_reduction(word_list):words = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in word_list]return wordsdata["s1_token"] = data["s1_token"].apply(word_reduction)data["s2_token"] = data["s2_token"].apply(word_reduction)# 词⼲化stemmer = nltk.stem.SnowballStemmer('english')def word_stemming(word_list):words = [stemmer.stem(word) for word in word_list]return wordsdata["s1_token"] = data["s1_token"].apply(word_stemming)data["s2_token"] = data["s2_token"].apply(word_stemming)return data2.2 传统⽅法的使⽤：（1）bag of words：其中具体的描述可以在这⾥看到：# bag of wordsfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerdef count_vector(words):count_vectorizer = CountVectorizer()emb = count_vectorizer.fit_transform(words)return emb, count_vectorizerbow_data = databow_data["words_bow"] = bow_data["s1"] + bow_data["s2"]bow_test = bow_data[bow_data.score.isnull()]bow_train = bow_data[~bow_data.score.isnull()]list_test = bow_test["words_bow"].tolist()list_train = bow_train["words_bow"].tolist()list_labels = bow_train["score"].tolist()from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(list_train, list_labels, test_size=0.2, random_state=42)X_train_counts, count_vectorizer = count_vector(X_train)X_test_counts = count_vectorizer.transform(X_test)test_counts = count_vectorizer.transform(list_test)# print(X_train_counts.shape, X_test_counts.shape, test_counts.shape)（2） TF-IDF：其中具体的描述可以在这⾥看到：# TF-IDFfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerimport scipy as scdef tfidf(data):tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()train = tfidf_vectorizer.fit_transform(data)return train, tfidf_vectorizertf_data = datatf_data["words_tf"] = tf_data["s1"] + tf_data["s2"]tf_test = tf_data[tf_data.score.isnull()]tf_train = tf_data[~tf_data.score.isnull()]list_tf_test = tf_test["words_tf"].tolist()list_tf_train = tf_train["words_tf"].tolist()list_tf_labels = tf_train["score"].tolist()X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(list_tf_train, list_tf_labels, test_size=0.2, random_state=42)X_train_tfidf, tfidf_vectorizer = tfidf(X_train)X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test)test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(list_test)然后通过⼀些基本的回归算法，进⾏训练和预测即可；3 三种基于w2v的基本⽅案3.1 使⽤Word2Vec模型的训练：通过给定的语料库，来训练⼀个词向量的模型，⽤于后期对句⼦进⾏词向量的表⽰：并且使⽤余弦相似度对句⼦相似度进⾏打分，不同于前⾯的是，通过word2vec⽅法所进⾏的是⽆监督学习，因此对于元数据中给的score并没有使⽤；（1）这⾥⾸先给出所使⽤的语料：path_data = "text_small"path_train_lab = "train_ai-lab.txt"path_test_lab = "test_ai-lab.txt"path_other_lab = "sicktest"def get_sentences():"""获取⽂件中句⼦作为语料库使⽤:return:"""sentences = []with open(path_train_lab) as file:for line in file:item = line.split('\t')sentences.append(prep_sentence(item[1]))sentences.append(prep_sentence(item[2]))with open(path_test_lab) as file:for line in file:item = line.split('\t')sentences.append(prep_sentence(item[1]))sentences.append(prep_sentence(item[2]))# # 添加额外语料# with open(path_other_lab) as file:# for line in file:# item = line.split('\t')# sentences.append(prep_sentence(item[0]))# sentences.append(prep_sentence(item[1]))# sentences += word2vec.Text8Corpus(path_data)return sentencesView Code（2）训练模型：def train_w2v_model(sentences):"""训练w2v模型:param sentences: 语料:return:"""# logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=)model = Word2Vec(sentences, size=200, min_count=1, iter=2000, window=10)model.save("w2v.mod")3.2 三种基于w2v的基本⽅案（1）基于余弦距离直接计算句⼦相似度：通过直接对句⼦中所有词向量加和求均值，作为句向量，直接计算两个句向量的余弦距离，作为最终的结果，发现在不做额外处理的情况下基本可以到达0.7左右的分值。

检索语言的表示形式及发展方向

检索语言的表示形式及发展方向作者：孙赟星来源：《中国新技术新产品》2010年第18期摘要:作为情报语言学研究对象之一的检索语言,在情报检索中的应用正日趋广泛。

本文分析了检索语言不同的表现形式及未来发展方向。

关键词:检索语言;检索系统;整体检索语言1检索语言的定义检索语言是信息检索系统存贮与检索所使用的共同语言。

它是专门用来描述文献的内容特征、外表特征和表达情报提问的一种人工语言。

由于自然语言不可避免地存在词汇上的歧义性,语义上的歧解性,不便用于标引和检索工作,因此情报检索领域出现了各种检索语言。

检索语言由具体的检索标识构成。

包括分类语言、主题语言和代码语言。

分类语言是以数字和字母相结合作为基本字符,以基本专业类目为基本词汇,以类目的从属关系来表达复杂概念的一类检索语言。

用分类语言来描述和表达文献内容的加工方法称为分类法。

2检索语言的表示形式2.1以词表的方式建立的综合词表和各类专业词表受控检索语言是通过词表对检索语言中的同义词、同音词、多义词、同形异义词、近义词等进行规范化处理,建立各词之间的相互关系和位置。

具体地说就是通过“用、代、属、分、参”来限定各词的语义和关系,通过词族可了解一词的上下位关系,通过用/代项可知道某词的同义词和近义词,对于采用主题法对文献进行主题标引并使文献按一定规律排列的加工过程来说,叙词表起到了规范用词的标准作用。

世界各大型情报机构都有自己的主题词表。

例如: 英国剑桥科学文摘CSA(Cambridge Scientific Abstracts)有主题词表(Thesaurus),作为标引和检索的查询工具。

在我国,比较权威的是应用分类法组织文献信息的《中图分类法》和应用主题法组织文献信息的《汉语主题词表》,以及代表文献处理发展方向——分类主题一体化的《中国分类主题词表》。

各个专业情报机构依据专业资料的特殊性又相继编制了各类专业词表。

据不完全统计,国内已实际应用的词表有60多部,词表容量超过1万的有10部左右。

比较全的英文停用词表(可编辑修改word版)

aabout above across after afterwards again againstall almost alone along already also although always am among amongst amoungst amountanand another any anyhow anyone anything anyway anywhere are aroundasatbackbe became because become becomes becoming been before beforehandbehind being below beside besides between beyond bill both bottom butbycallcan cannot cantco computer con could couldnt cryde describe detaildodone down due during eachegeight either eleven else elsewhere empty enough etceven ever every everyoneeverything everywhere exceptfew fifteenfifyfillfindfirefirstfivefor former formerly forty foundfourfromfrontfull furthergetgivegohadhashasnt havehehenceherhere hereafter hereby herein hereupon hers herself him himself hishow however hundrediieifinincindeed interest intoisititsitselfkeeplastlatter latterly leastlessltdmade manymayme meanwhile mightmillminemore moreover most mostly move muchmustmymyself name namely neither never nevertheless nextninenonone noone nornot nothing now nowhere ofoff oftenononce oneonly ontoorother others otherwise ourours ourselves outover own partper perhaps please put ratherresame see seem seemed seeming seems serious several she should showsince sinceresixsixtysosome somehow someone something sometime sometimes somewhere stillsuch system taketenthanthatthetheir them themselves then thence there thereafter thereby therefore therein thereupon thesetheythickthinthirdthisthose though three through throughout thruto together tootop toward towards twelve twenty twoununder untilupuponusveryviawaswewellwere what whatever when whence whenever where whereafter whereas whereby wherein whereupon wherever whether which while whither who whoever whole whom whose whywith within without wouldyetyouyour yours yourself yourselves。

中文分词与停用词的作用

中⽂分词与停⽤词的作⽤⾸先什么是中⽂分词stop word？英⽂是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，⽽中⽂是以字为单位，句⼦中所有的字连起来才能描述⼀个意思。

例如，英⽂句⼦I am a student，⽤中⽂则为：“我是⼀个学⽣”。

计算机可以很简单通过空格知道student是⼀个单词，但是不能很容易明⽩“学”、“⽣”两个字合起来才表⽰⼀个词。

把中⽂的汉字序列切分成有意义的词，就是中⽂分词，有些⼈也称为切词。

我是⼀个学⽣，分词的结果是：我是⼀个学⽣。

其次中⽂分词和搜索引擎关系与影响！中⽂分词到底对搜索引擎有多⼤影响？对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，因为在上百亿的⽹页中找到所有结果没有太多的意义，没有⼈能看得完，最重要的是把最相关的结果排在最前⾯，这也称为相关度排序。

中⽂分词的准确与否，常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。

笔者最近替朋友找⼀些关于⽇本和服的资料，在搜索引擎上输⼊“和服”，得到的结果就发现了很多问题。

⼩谈：中⽂分词技术中⽂分词技术属于⾃然语⾔处理技术范畴，对于⼀句话，⼈可以通过⾃⼰的知识来明⽩哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。

现有的分词算法可分为三⼤类：基于字符串匹配的分词⽅法、基于理解的分词⽅法和基于统计的分词⽅法。

1、基于字符串匹配的分词⽅法这种⽅法⼜叫做机械分词⽅法，它是按照⼀定的策略将待分析的汉字串与⼀个“充分⼤的”机器词典中的词条进⾏配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出⼀个词）。

按照扫描⽅向的不同，串匹配分词⽅法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最⼤（最长）匹配和最⼩（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，⼜可以分为单纯分词⽅法和分词与标注相结合的⼀体化⽅法。

常⽤的⼏种机械分词⽅法如下：1）正向最⼤匹配法（由左到右的⽅向）；2）逆向最⼤匹配法（由右到左的⽅向）；3）最少切分（使每⼀句中切出的词数最⼩）。

词频统计的主要流程

词频统计的主要流程引言词频统计是一种非常常见且实用的文本分析方法，它可以揭示文本中词语的使用情况和重要性。

在文本挖掘、自然语言处理、信息检索等领域中，词频统计被广泛应用于文本预处理、特征提取和文本分类等任务中。

本文将介绍词频统计的主要流程，包括数据预处理、构建词汇表、计算词频和排序等关键步骤。

我们将逐步深入探讨这些步骤，并给出详细的示例代码，以帮助读者更好地理解词频统计的过程和方法。

数据预处理在进行词频统计之前，需要对原始文本进行预处理，以便去除无用的标点符号、停用词等干扰因素，并将文本转换为合适的形式进行处理。

数据预处理的具体步骤如下： 1. 将文本转换为小写字母，以避免大小写的差异对统计结果造成影响。

2. 去除标点符号，包括句号、逗号、双引号等。

3. 去除停用词，停用词是指在文本分析中无实际含义的高频词汇，如“的”、“了”、“是”等。

常用的停用词列表可以从开源项目或自然语言处理工具包中获取。

4. 进行词干提取，将词语的不同形式转换为其原始形式。

例如，将单词的复数形式、时态变化等转换为词干形式。

5. 分词，将文本按照词语为单位进行切分。

常用的中文分词工具包有jieba、snownlp等。

下面给出一个示例代码，展示如何对原始文本进行数据预处理：import reimport stringfrom nltk.corpus import stopwordsfrom nltk.stem import SnowballStemmerimport jiebadef preprocess_text(text):# 将文本转换为小写text = text.lower()# 去除标点符号text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)) # 去除停用词stop_words = set(stopwords.words('english')) # 英文停用词text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stop_words]) # 进行词干提取stemmer = SnowballStemmer('english')text = ' '.join([stemmer.stem(word) for word in text.split()]) # 中文分词text = ' '.join(jieba.cut(text))return text# 示例文本text = "Hello, world! This is a sample text."preprocessed_text = preprocess_text(text)print(preprocessed_text)以上代码演示了如何对英文文本进行预处理。

sklearn 英文停用词表

Sklearn 英文停用词表一、什么是英文停用词表？英文停用词表是指在文本处理过程中，为了提高计算机处理效率和准确性而剔除的一类常见词汇。

这些常见词汇通常是一些辅助词、连词、代词等，它们在文本分析中往往没有太大的实际意义，而且会占用大量的计算资源。

将这些词汇从文本中剔除，可以提高文本分析的准确性和效率。

二、Sklearn 中的英文停用词表在 Sklearn（Scikit-learn）中提供了一个英文停用词表，该停用词表包含了一些常见的英文停用词。

在 Sklearn 中，我们可以通过调用特定的函数或接口来引用这个停用词表，从而在文本处理过程中使用它。

三、使用 Sklearn 英文停用词表的方法1. 导入停用词表在 Sklearn 中，可以通过以下方式导入停用词表：from sklearn.feature_extraction.text importENGLISH_STOP_WORDS这样就可以将 Sklearn 中提供的英文停用词表导入到当前的文本处理环境中。

2. 剔除停用词在文本处理过程中，可以通过以下代码来剔除停用词：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer =CountVectorizer(stop_words=ENGLISH_STOP_WORDS)text_data = ['This is the first document.','This document is the second document.','And this is the third one.','Is this the first document?']X = vectorizer.fit_transform(text_data)这样就可以在文本处理过程中使用 Sklearn 提供的英文停用词表，将停用词剔除，从而提高文本分析的准确性和效率。

词项词典和倒排记录表

– Hewlett-Packard Hewlett和Packard 是二个词条吗？ – State-of-the-art – Co-education
• 空格问题？
– San Francisco是一个词条还是二个词条？
• 连字符和空格相互影响
– Lowercase，lower-case，lower case
• ssesss
• caressescaress
• iesi
• poniespoini
• ationalate • nationalnate
• 要考虑规则的“权重” • (m>1) EMENT →
– replacement → replac – cement → cement
词项词典和倒排记录表
计算机科学与技术学院 29
– e.g.：Morgen will ich in MIT …
Is this German “mit”?
德语Morgen will ich in MIT 的意思是“我明天在MIT”，而德语中的“MIT”其实是“与” 的意思
词项词典和倒排记录表
计算机科学与技术学院 20
词项归一化：大小写转换
• 一般策略
– e.g.：Tuebingen, Tübingen, Tubingen Tubingen
词项词典和倒排记录表
计算机科学与技术学院 19
词项归一化：不同语言之间的区别
• 其他
– 中文中日期的表示7月30日 vs. 英文中7/30
– 日语中使用的假名汉字 vs. 中文中的汉字
• 词条化和归一化
– 二者都依赖于不同的语言种类，因此，在整个索引建立过程中要综合考虑
• 停用词使用的趋势

EBSCO数据库

检索技术：通配符和截词符1
当存在不确定的字符、多种拼写或词尾变化时可以使用通配符（？、#）和截词符（*）注意：这些符号都不能作为单词的第一个字母位置上。通配符（？）或（#）
?：可以放在查寻字词的中间或是后面，代表此位置一定有任意一个字母例如：ne?t 可以查询到neat, nest or next，但不能够查出net，因为？的位置一定有一个字母。 #：可以放在查寻字的中间或后面，代表此位置可能有任意一个字母，也可能没有字母，这个字符对于查寻英美拼写的不同有很大的帮助例如：colo#r，就可以查到color，colour
检索技术：通配符和截词符2
截词符（*）无限制的截字符通常用在字尾有不同变化的同一个字根上，通常是用*符号表示。例如：输入 Comput*，可以检出compute, computer, computing, computation, computerization等等. • 注意：截词符也可以用在两个单词之间，用于词组的匹配 • 例如：输入a midsummer * dream 能够输出结果a midsummer night’s dream （仲夏夜之梦）
不同的数据库“限制结果”选项有所不同，例如MEDLINE
ASP、BSP：限制结果
两个数据库中共有的限制条件出现在这里
同行评审：是一种通过作者的同行来确认缺陷和需要变更区域的检查方法
图像快速查看直接从结果列表中查看文章中的图像的缩略图
每个数据库独特的限制条件会分别出现在下方
Hale Waihona Puke EBSCO基本检索EBSCO系统中的其它数据库
ERIC：全称 Education Resource Information Center，包含超过 1,300,000 条记录和 323,000 多篇全文文档的链接，时间可追溯至 1966 年。 MEDLINE：当前国际上最权威的生物医学文献数据库，提供了有关医学、护理、牙科、兽医、医疗保健制度、临床前科学及其他方面的权威医学信息。 MEDLINE 由美国国立医学图书馆（National Library of Medicine，NLM）创建，采用了包含树、树层次结构、副标题及激增功能的 MeSH（医学主题词表）索引方法，可从 4,800 多种当前生物医学期刊中检索引文。 Newspaper Source：报纸资源数据库，完整收录了 40 多种美国和国际报纸以及精选的 389 种美国宗教报纸全文，此外，还提供电视和广播新闻脚本。 Regional Business News：美国区域商业文献全文数据库提供综合型地区商务出版物的全文信息。包含 80 多篇涉及美国所有城市和农村的地区商务报告。

stop_words

至于 "'至于',"
诸位 "'诸位',"
着 "'着',"
着呢 "'着呢',"
这时 "'这时',"
这些 "'这些',"
这样 "'这样',"
正如 "'正如',"
吱 "'吱',"
之 "'之',"
之类 "'之类',"
之所以 "'之所以',"
之一 "'之一',"
只是 "'只是',"
只限 "'只限',"
只要 "'只要',"
只有 "'只有',"
至 "'至','莫若',"
某 "'某',"
某个 "'某个',"
某些 "'某些',"
拿 "'拿',"
哪 "'哪',"
哪边 "'哪边',"
哪儿 "'哪儿',"
哪个 "'哪个',"

Python和语帆术语宝的术语提取功能对比研究——基于2019年REN21报告的实际项目

37目的大致流程如图1所示：pdf txt 图1项目流程语帆术语宝是由北京语智云帆科技有限公司开发的，其术语提取功能比较完善，有很多实用性的功能，如：单语文本提取术语、双语对齐文本提取术语以及与之对应的术语标注功能、术语在线管理和分享功能，等等。

本文主要是针对实际项目要求进行单语术语提取，所以对该在线平台的其他功能不做赘述。

Python 作为时下较为热门的编程语言，因为其算法简单、易于上手，已经逐步进入语料库研究者们的视野。

Python 在文本挖掘和文本处理等方面，尤其在处理大型文本项目时，有不俗的表现。

对于大型文本项目，在任务规定时间内，人工进行文本分析和提取术语显然是不现实的。

倘若翻译工作者能把Python 当作如同Word 一样的基本工具使用，无疑会极大程度地提高工作效率，并能增加研究项目的科学性和实证性。

2项目流程本节主要展示语帆术语宝和Python 的单语术语提取流程和重要结果，并且将关键流程和结果以可视化的形式进行展示，具体分析如下：2.1语帆术语宝首先，笔者用Adobe XI Reader 软件将pdf 格式的2019年GSR 报告的前259页（需要翻译的正文部分）进行格式转换，使之转化成为txt 格式的文件并保存。

接着，笔者打开语帆术语宝界面，选择原文语种——英语，译文语种——中文，并上传txt 格式文件。

上传完成后，界面上会出现四个选项：词频设置、术语词长、术语条数以及停用词表。

笔者需要通过这四个选项设置筛选条件，这是术语宝单语提取功能中最重要的环节，其中停用词表（stop words list ）是指没有意义或意义不大的词语，是在处理自然语言数据过程中，为节省存储空间和提高搜索效率，系统会自动过滤掉的某些字或词。

当设置好以上筛选条件后，经过运行，系统便可给出初步筛选的结果。

整个流程相对较简单，也便于操作，但是由于该在线应用能够设置的筛选条件不够多，导致提取的结果不尽如人意，因此有时仍然需要人为地进行二次筛选。

结巴停用词表-概述说明以及解释

结巴停用词表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在自然语言处理任务中，文本分词是一个非常基础且重要的步骤。

而作为中文文本分词的研究领域中的一种主流方法，结巴分词在业界和学术界都得到了广泛的应用和关注。

然而，在进行中文分词时，除了考虑如何准确地切分词语外，还需要考虑如何处理一些常见但不具有实际意义的词，这些词被称为停用词。

停用词在文本中出现的频率很高，但它们通常没有实际含义或者对文本的分析任务没有帮助。

因此，将停用词从文本中去除，可以减少无意义的信息，提高文本分析的效果和准确性。

本文将重点介绍结巴分词库中的停用词表，该停用词表是一个集合了常见停用词的选取，使用这个停用词表可以方便地完成中文文本的分词任务，去除其中的停用词。

同时，本文也将探讨结巴停用词表的应用价值和局限性，并提出未来发展的方向。

在下一节中，将介绍结巴分词的基本原理和特点，以帮助读者更好地理解结巴停用词表的作用和意义。

1.2 文章结构文章结构:本文将按照以下结构来进行叙述和阐述：引言、正文和结论。

在引言部分，我们将对本文的内容进行一个概述，概述本文将要讨论的主题是结巴停用词表及其应用。

接着，我们会介绍文章的结构，也就是各个章节的内容安排。

最后，我们会明确本文的目的，即通过对结巴停用词表进行介绍和分析，来提供读者对该领域的深入了解。

正文部分是本文的核心，将更加详细地介绍结巴分词的简介以及停用词的定义和作用。

首先，我们会进行结巴分词的简介，介绍结巴分词的基本原理和使用方法，以帮助读者对结巴停用词表有一个基本的了解。

接下来，我们会解释停用词的定义和作用，阐述停用词在自然语言处理领域的重要性和应用场景，以及如何使用停用词来提高文本处理的效果。

最后，我们会详细介绍结巴停用词表，包括其构建的方法和常用的停用词列表。

在结论部分，我们将总结本文的主要内容，并提出结巴停用词表的应用价值、局限性以及未来的发展方向。

我们将说明结巴停用词表在文本处理中的实际应用，以及其对于提升文本分析和文本挖掘效果的重要作用。

使用jieba进行数据预处理（分词，过滤停用词及标点，获取词频、关键词等（转）

使⽤jieba进⾏数据预处理（分词，过滤停⽤词及标点，获取词频、关键词等（转）整理停⽤词去空⾏和两边的空格stop_words_list = [line.strip() for line in open('stop_key.txt', encoding='utf-8').readlines()]outstr = ''seg_list = jieba.cut(line,cut_all=False)for word in seg_list:if word not in stop_words:if word != '\t':outstr += word###################encoding=utf-8filename = "stop_words.txt"f = open(filename,"r",encoding='utf-8')result = list()for line in f.readlines():line = line.strip()if not len(line):continueresult.append(line)f.closewith open("stop_words2.txt","w",encoding='utf-8') as fw:for sentence in result:sentence.encode('utf-8')data=sentence.strip()if len(data)!=0:fw.write(data)fw.write("\n")print ("end")分词、停⽤词过滤（包括标点）#encoding=utf-8import jiebafilename = "../data/1000页洗好2.txt"stopwords_file = "../data/stop_words2.txt"stop_f = open(stopwords_file,"r",encoding='utf-8')stop_words = list()for line in stop_f.readlines():line = line.strip()if not len(line):continuestop_words.append(line)stop_f.closeprint(len(stop_words))f = open(filename,"r",encoding='utf-8')result = list()for line in f.readlines():line = line.strip()if not len(line):continueoutstr = ''seg_list = jieba.cut(line,cut_all=False)for word in seg_list:if word not in stop_words:if word != '\t':outstr += wordwith open("../data/test2.txt","w",encoding='utf-8') as fw:for sentence in result:sentence.encode('utf-8')data=sentence.strip()if len(data)!=0:fw.write(data)fw.write("\n")print ("end")'''seg_list = jieba.cut("⼯信处⼥⼲事每⽉经过下属科室都要亲⼝交代24⼝交换机等技术性器件的安装⼯作",cut_all=False) seg_list = "/".join(seg_list)print (seg_list)'''训练词向量（word2vec）#encoding=utf-8from gensim.models import word2vecimport syssentences=word2vec.Text8Corpus(u'e:/workspace/Word2Vec/data/test2.txt')model=word2vec.Word2Vec(sentences, size=10)for i in model.most_similar(u"明凯",topn=20):print (i[0],i[1])tf-idf和textrank获取关键词：from jieba import analyse# 引⼊TF-IDF关键词抽取接⼝tfidf = analyse.extract_tagstextrank = analyse.textrankfilename = "e:/workspace/Word2Vec/data/test2.txt"# 基于TF-IDF算法进⾏关键词抽取content = open(filename, 'rb').read()#keywords = tfidf(content)#print ("keywords by tfidf:")# 输出抽取出的关键词#for keyword in keywords:# print (keyword + "/")print ("\nkeywords by textrank:")# 基于TextRank算法进⾏关键词抽取keywords = textrank(content)# 输出抽取出的关键词for keyword in keywords:print (keyword)print("end")词频import collections#coding=utf-8filename = "e:/workspace/Word2Vec/data/test2.txt"with open (filename,'rb') as f:words_box=[]words_box2=[]for line in f:line.decode("utf-8")words_box.extend(line.strip().split())for word in words_box:word2 = word.decode("utf-8")words_box2.append(word2)print("词的总数为：%s"%len(words_box2))print("词频结果：%s"%collections.Counter(words_box2))训练词向量（Word2vec）：model=word2vec.Word2Vec(sentences, size=10)for i in model.most_similar(u"明凯",topn=20):print (i[0],i[1])停⽤词表（1893个）：!"#$%&'()*+,---................................/.⼀.数.⽇///123456789:://::;<=>>>@ALex[\]^_`expsubsup|}~~~~~·××××ΔΨγµφφ．В———………………………………………………………③′∈′｜℃Ⅲ↑→∈［∪φ∈≈①②②ｃ③③］④⑤⑥⑦⑧⑨⑩──■▲、。

stop words stop words list 中英文混合停用词表

stop words lis 即：停止词列表就是已经被搜索引擎认为是没有必要收录的词，可能这词没意思，或者这个词非常高的密度了。

为了节约服务器资源，搜索爬虫就拒绝在收录这样的词了。

--?“”》－－ableaboutaboveaccordingaccordinglyacrossactuallyafterafterwards again againstain'tallallow allows almost alone along already also although always am among amongstanandanotheranyanybodyanyhowanyoneanythinganywayanywaysanywhereapartappearappreciateappropria tearearen'taround asa'sasideask asking associated at available away awfully be became because become becomes becomingbeforebeforehan dbehindbeingbelievebelowbesidebesidesbestbetterbetweenbeyondbothbriefbutbycancannotcantcan'tcausecausescertaincertainlychangesclearlyc'moncocomcomecomesconcernin gconsequen tlyconsiderconsiderin gcontaincontainingcontainscorrespon dingcouldcouldn'tcoursec'scurrentlydefinitelydescribeddespitedidn'tdifferentdodoesdoesn'tdoingdonedon'tdowndownwar dsduringeacheduegeighteitherelsewhereenoughentirelyespeciallyetetcevenevereveryeverybod yeveryoneeverythingeverywhe reexexactlyexample except farfewfifthfirstfive followed following follows for former formerly forth fourfrom further furthermoregetgetsgettinggivengivesgogoesgoinggonegotgottengreetingshadhadn'thappenshardlyhashasn't have haven't having hehello help hence herhere hereafter hereby herein here's hereupon hersherself he'shihim himself hishither hopefully how howbeit however i'dieif ignored i'lli'mimmediate in inasmuch inc indeed indicate indicated indicates inner insofar instead into inwardisisn'titit'ditsit's itselfi've just keep keeps kept know known knows last lately later latter latterlylesslestletlet's like liked likely little look looking looks ltd mainly many may maybemeanmeanwhil emerelymightmoremoreovermostmostlymuchmustmymyselfnamenamelyndnearnearlynecessaryneedneedsneitherneverneverthele ssnewnextninenonobodynonnonenoonenornormallynothing novel now nowhere obviously ofoffoftenohokokayoldononceoneonesontoorotherothersotherwiseoughtouroursourselvesoutoutsideoveroverallownparticularparticularl yperperhapsplacedpleasepluspossiblepresumabl yprobablyprovidesquequiteqvratherrdrereallyreasonablyregardingregardlessregardsrelativelyrespectivel yrightsaidsamesawsaysayingsayssecondsecondlyseeseeingseemed seeming seems seenself selves sensible sent serious seriously seven several shallshe should shouldn'tsixsosomesomebodysomehowsomeonesomethingsometimesometimessomewhatsomewher esoonsorryspecifiedspecifyspecifyingsub such sup sure take taken tell tends th than thank thanks thanx that thats that'stheirtheirsthemthemselve sthenthencetherethereaftertherebythereforethereintheresthere'sthereuponthesetheythey'dthey'llthey'rethey'vethinkthirdthisthoroughthoroughl ythosethoughthreethroughthroughou tthruthustotogethertootooktowardtowardstriedtriestrulytrytryingt'stwicetwoununderunfortuna telyunless unlikely until untoup upon ususe used useful uses using usually value various very viavizvswant wants was wasn't waywewe'd welcome wellwe'll went werewe're weren't we'vewhateverwhat'swhenwhencewheneverwherewhereafte rwhereaswherebywhereinwhere'swhereupo nwhereverwhetherwhichwhither who whoever whole whom who's whose whywill willing wish with within without wonder won'twouldn't yesyetyouyou'dyou'll youryou're yours yourself yourselves you've zeroztZTzz一一下一些一切一则一天一定一方面一旦一时一来一样一次一片一直一致一起一边一面万一上下上升上去上来上述上面下列下去下来下面不一不久不会不但不光不单不变不只不可不同不够不如不得不怕不惟不成不拘不敢不是不比不然不特不独不管不能不要不论不足不过不问与与其与否与此同时且两者严格严重个个人个别中小中间丰富临为为主为了为什么为什麽为着主张主要举行乃乃至么之之一之前之后之後之所以之类乌乎乎乘也也好也是也罢了了解争取于于是于是乎云云互相产生人们人家什么什么样什麽今后今天今年今後仍然从从事从而他他人他们他的代替以以上以为以便以免以前以及以后以外以後以来以至以至于以致们任任何任凭企图伟大似乎似的但但是何何况何处何时作为你你们你的使得使用依依照依靠促进保持俺俺们倘倘使倘或倘然倘若假使假如假若做到像允许充分先后先後先生全部全面兮共同关于其其一其中其二其他其余其它其实其次具体具体地说具体说来具有再者再说冒冲决定况且准备几几乎几时凭凭借出去出来出现分别则别别的别说到前后前者前进前面加之加以加强十分即即令即使即便即或即若却不原来又及及其及时及至双方反应反映反过来反过来说取得受到变成另另一方面另外只是只有只要只限叫叫做叮咚可可以可是可能可见各各个各人各位各地各种各级各自合理同。

停用词+自定义词

停⽤词+⾃定义词import jieba.posseg#⽅式⼀：#加载停⽤词表stop = [line.strip() for line in open('stop.txt','r',encoding='utf-8').readlines() ]#导⼊⾃定义词典:词语、词频（可省略）、词性（可省略）jieba.load_userdict("userdict.txt")s = "线程是程序执⾏时的最⼩单位，它是进程的⼀个执⾏流，\是CPU调度和分派的基本单位，⼀个进程可以由很多个线程组成，\线程间共享进程的所有资源，每个线程有⾃⼰的堆栈和局部变量。

\线程由CPU独⽴调度执⾏，在多CPU环境下就允许多个线程同时运⾏。

\同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配⼀个线程来处理。

"#分词并标注词性segs = jieba.posseg.cut(s)#<generator object cut at 0x0000025DFFFCAFC0>final = ''for seg ,flag in segs:if seg not in stop:if flag !='m' and flag !='x':#m数词，x通常⽤于代表未知数、符号final +=' '+ segprint(final)#⽅式2from jieba import analyseanalyse.set_stop_words('stop.txt')tfidf = analyse.extract_tagskeywords = tfidf(data_str,topK=100,withWeight=True)#listprint('keywords',keywords)。

sklearn：CountVectorize处理及一些使用参数

sklearn：CountVectorize处理及⼀些使⽤参数sklearn: CountVectorize处理及⼀些使⽤参数CountVectorizer是属于常见的特征数值计算类，是⼀个⽂本特征提取⽅法。

对于每⼀个训练⽂本，它只考虑每种词汇在该训练⽂本中出现的频率。

CountVectorizer会将⽂本中的词语转换为词频矩阵，它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数。

CountVectorizer(analyzer='word', binary=False, decode_error='strict',dtype=<class 'numpy.int64'>, encoding='utf-8', input='content',lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None, min_df=1,ngram_range=(1, 1), preprocessor=None, stop_words=None,strip_accents=None, token_pattern='(?u)\\b\\w\\w+\\b',tokenizer=None, vocabulary=None)CountVectorizer类的参数很多，分为三个处理步骤：preprocessing、tokenizing、n-grams generation.⼀般要设置的参数是:ngram_range,max_df，min_df，max_features，analyzer，stop_words，token_pattern等，具体情况具体分析。

1. ngram_range ：例如ngram_range(min,max)，是指将text分成min，min+1，min+2,.........max 个不同的词组。