首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

函数countword应该删除所有的停用词,但我得到的是带有停用词的字符串列表。我在想我哪里错了

对于函数countword应该删除所有的停用词,但实际得到的是带有停用词的字符串列表的问题,可能出现了以下几种情况:

  1. 停用词列表不正确:停用词是指在文本处理中没有实际意义,常常出现且对于分析无用的词汇。首先,要确保你使用的停用词列表正确无误。可以使用现有的停用词库,例如中文停用词库或英文停用词库,或根据实际需求自定义停用词列表。
  2. 停用词未正确删除:在使用停用词列表删除字符串列表中的停用词时,可能出现了一些错误。可以检查代码逻辑,确保停用词被正确删除。另外,还可以使用调试工具或打印函数来观察在删除停用词之前和之后的字符串列表的变化,以定位问题所在。
  3. 字符串列表未经过预处理:在执行删除停用词操作之前,需要对字符串列表进行预处理。这可能包括去除标点符号、转换为小写字母、分词等步骤。确保在删除停用词之前,字符串列表已经经过了必要的预处理。

综上所述,需要仔细检查停用词列表的正确性,确认代码逻辑中删除停用词的步骤正确无误,并确保在删除停用词之前进行了必要的文本预处理。如果问题仍然存在,可以提供更多的代码细节或上下文信息以便更准确地定位问题。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用Python绘制了若干张词云图,惊艳了所有人

在数据可视化图表中,词云图应用随处可见。它通常是对输入一段文字进行词频提取,然后以根据词汇出现频率大小集中显示高频词,简洁直观高效,今天小编就来分享一下Python如何绘制出来精湛词云图。...,这个时候就需要用到jieba模块了,代码如下 text_cut = jieba.lcut(text) # 将分好词用某个符号分割开连成字符串 text_cut = ' '.join(text_cut...) 当然了,得到结果当中或许存在着不少我们不需要看、无关紧要内容,这个时候就需要用到停用词了,我们可以自己来构建,也可以直接使用别人已经构建好词表,这里小编采用后者,代码如下 stop_words...=stop_words) # 去掉词 word_cloud.generate(text_cut) word_cloud.to_file("1.png") output 这样一张极其简单词云图算是做好了...,不过这里值得注意,pyecharts当中WordCloud()方法传入数据指定词语以及其出现频次,这个和之前操作有所不同

80810

清理文本数据

将使用来自TMBDF5000电影数据集[2]流行数据集。 清除文本数据 删除用词 另一种解释“停用词方法删除不必要文本。...但是,需要注意,当你使用常用用词库时,你可能正在删除你实际上想要保留单词。 这就是为什么你应该首先考虑你想要删除单词列表。停用词常见例子有“the”、“of”等。...为了实现这个功能,你可以简单地添加一个字符串列表来添加停用词。 例如,如果我们想删除文本“3”,因为它在本例中不是一个数字,我们可以将其添加到列表中,以及单词“At”和字母“v”。...lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in (stop_words)])) 在下面的屏幕截图中,你可以看到lambda函数如何删除添加字符串列表值...总而言之,以下如何从文本数据中删除用词: * 导入库 * 导入数据集 * 删除用词 * 添加单独用词 更新:由于单词大小写大写,所以没有按应该方式删除它,因此请确保清理之前将所有文本都小写

98210
  • 自然语言处理简明教程自然语言处理简介Natural Language Tool Kit (NLTK)正则表达式文本清理文本分类分类器示例 饭店评论

    这是很有效方法, 通过运用一些基本规则,我们可以修剪枝叶过程中得到有的分词。词干提取一种 较为粗糙规则处理过程,我们希望用它来取得相关分词各种变化。...恰恰相反 某些 NPL 应用中,停用词被移除之后产生影响实际上是非常小大多数时 候,给定语言用词列表都是一份通过人工制定、跨语料库、针对最常见单词 用词列表。...虽然大多数语言用词列表都可以相关网站上被找到,但也有一些停用词 列表基于给定语料库来自动生成。...经过这样充分研究,我们就会得到针对某些特定语料库 最佳停用词列表。 NLTK 库中就内置了涵盖 22 种语言用词列表。...非常简单词汇环境中,如果在模型学习过程中使用全体数据,那么尽管分 类器该数据上能得到很好执行,但其结果不稳健

    1.3K20

    Mysql全文检索

    innoDB行;索引重组代价太大; mysql采用将删除行进行记录,查询会从这个结果集中进行数据过滤; 但是这个数据不是永久存在; 当执行 OPTIMIZE TABLE articles; 时索引重组会将表里数据干掉...INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD innoDB表中创建全文检索索引时默认停用词列表 select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD...全文检索一些使用操作说明: MYSQL DBMS 查找至少包含一个字符串行 +MYSQL +DBMS 查找包含两个字符串 +MYSQL DBMS 查找包含MYSQL行,如果有DBMS则按照优先级进行排序...自定义停用词 前面检索元数据中有提到 INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD mysql默认停用词; 不过停用词可以自定义, 但是字段必须得value 停用词是否区分大小写和服务器排序规则有关...ngram_token_size=n 测试一个默认为2效果 这里需要注意, 虽然默认停用词都是英文; 但是前面已经提到可以自定义停用词; 可以加中文词器 # 还是前面的表; 建一个ngram全文检索索引

    1.7K40

    谷歌统计学家表示“统计学很无聊“

    不只是一两个,而是很多,几乎有的人!我们学科中,它更像是所有的事物集合。总体可以是人、像素、南瓜、神奇宝贝,或者任何你喜欢东西。 总体我们感兴趣所有项目的集合。...先一下,总体的确定上需要花点时间,因为这是研究基础。 规则是这样:通过写下你对总体描述,你就确定了你总体是什么,除此之外没有任何东西可以影响你决定。...如果总体这片森林中树木,那么它们就代表了关心关于这个决定一切。对这些树感到很兴奋。坦白地说,这种兴奋绝对真实: 非常喜欢这个图形,因为自己讲座中使用它很多年了。...请允许再怀念它一次……当然,飞机上漂浮着一些树木,从空间上来说是非常合理。 由于这是总体,应该记住,并没有理由从自己分析中得出已经从其他森林中树木了解到结论。...在这里说了一些乱七八糟的话,如“所有树木真正平均高度不到 20 米。”这是一个假设。你知道真相(错了!)因为你在这个例子中无所不知...... 但我什么都不知道。

    25420

    统计学有多无聊?谷歌统计学家带你证明

    不只是一两个,而是很多,几乎有的人!我们学科中,它更像是所有的事物集合。总体可以是人、像素、南瓜、神奇宝贝,或者任何你喜欢东西。 总体我们感兴趣所有项目的集合。...先一下,总体的确定上需要花点时间,因为这是研究基础。 规则是这样:通过写下你对总体描述,你就确定了你总体是什么,除此之外没有任何东西可以影响你决定。...如果总体这片森林中树木,那么 它们就代表了关心关于这个决定一切。对这些树感到很兴奋。坦白地说,这种兴奋绝对真实: 非常喜欢这个图形,因为自己讲座中使用它很多年了。...请允许再怀念它一次……当然,飞机上漂浮着一些树木,从空间上来说是非常合理。 由于这是总体,应该记住,并没有理由从自己分析中得出已经从其他森林中树木了解到结论。...在这里说了一些乱七八糟的话,如“所有树木真正平均高度不到20米。”这是一个假设。你知道真相(错了!)因为你在这个例子中无所不知......但我什么都不知道。

    55230

    用Python分析领导讲话,原来隐藏了 这些 重要信息......

    这段话word版本,无意中某个微信群里面发现,是以.doc结束老版本word文档格式,截个图给大家看看: ?...读取word文档内容大致思路这样: ① 获取word文档,就是得到一个Document对象; ② 调用Document对象paragraphs方法,获取Paragraph段落对象列表; ③ 循环遍历段落对象列表...3. jieba中文分词库应用 前面我们将word文档中所有的内容,全部转换为一个超长字符串了,接下来就是应用jieba库,进行中文分词,做一个词频统计。 下面直接一步步带着大家做吧!...也就是说:将所有的自定义词语,放到一个文本中,然后使用该方法,一次性动态修改词典集; ③ 读取停用词,添加额外停用词,并去除停用词 读取停用词,采用split()函数切分后,会得到一个停用词列表。...接着,采用+号将额外停用词,添加到列表中即可。

    50320

    统计学有多无聊?谷歌首席决策师这样说

    不只是一两个,而是很多,几乎有的人!我们学科中,它更像是所有的事物集合。总体可以是人、像素、南瓜、神奇宝贝,或者任何你喜欢东西。 总体我们感兴趣所有项目的集合。...先一下,总体的确定上需要花点时间,因为这是研究基础。 规则是这样:通过写下你对总体描述,你就确定了你总体是什么,除此之外没有任何东西可以影响你决定。...▲如果总体这片森林中树木,那么 它们就代表了关心关于这个决定一切。对这些树感到很兴奋。坦白地说,这种兴奋绝对真实非常喜欢这个图形,因为自己讲座中使用它很多年了。...请允许再怀念它一次……当然,飞机上漂浮着一些树木,从空间上来说是非常合理。 由于这是总体,应该记住,并没有理由从自己分析中得出已经从其他森林中树木了解到结论。...▲在这里说了一些乱七八糟的话,如“所有树木真正平均高度不到20米。”这是一个假设。你知道真相(错了!)因为你在这个例子中无所不知......但我什么都不知道。

    64430

    基于情感词典进行情感态度分析

    使用方法基于语义理解中使用情感词典进行情感态度分析。...所用算法根据北京交通大学杨立月和王移芝两位所写“微博情感分析情感词典构造及分析方法研究”这篇论文编写,这论文地址微博情感分析情感词典构造及分析方法研究 – 中国知网 进行情感分析大致流程如下图...第二步就是将分词后词向量通过情感词典进行训练了: 英汉词典情感包括情感词,否定词,副词程度以及停用词 情感词:主体对某一客体表示内在评价词语,带有强烈感情色彩。...去除了停用词后,我们就可以利用情感词,程度副词以及否定词来运用一定算法进行情感分析了 下面通过停用词典匹配代码 def stopchineseword(segResult): file...其中w表示计算得到情感词语情感强度值,t表示情感词权值,表示该情感词t前程度副词权值 求得词向量中所有情感词权值后进行求和,若得到分值大于0,则为正面情感;若分值小于0,则为负面情感;若分值为

    78710

    用 Python 分析领导讲话,原来隐藏了 这些 重要信息......

    大家可以学习后用来分析自己领导讲话哦~ 这段话 word 版本,无意中某个微信群里面发现,是以.doc结束老版本 word 文档格式,截个图给大家看看: 我们今天任务就是:读取这段文字...读取 word 文档内容大致思路这样: ① 获取 word 文档,就是得到一个 Document 对象; ② 调用 Document 对象 paragraphs 方法,获取 Paragraph...3. jieba中文分词库应用 前面我们将word文档中所有的内容,全部转换为一个超长字符串了,接下来就是应用jieba库,进行中文分词,做一个词频统计。 下面直接一步步带着大家做吧!...也就是说:将所有的自定义词语,放到一个文本中,然后使用该方法,一次性动态修改词典集; ③ 读取停用词,添加额外停用词,并去除停用词 读取停用词,采用 split() 函数切分后,会得到一个停用词列表。...接着,采用+号将额外停用词,添加到列表中即可。

    78020

    数据清洗:文本规范化

    2.删除用词用词制作词云时候有提到过,它是指那些没有或者只有极小意义词语。通常在文本规范化过程中将他们文本中删除,以保留具有最大意义和语境词语。...像“了”,“”,“嗯”,“是的”等等词语就是停用词。前面有提到目前比较常用四个停用词列表,目前还没有普遍或已穷尽用词列表。每个领域或者每个方向都由其特定用词,所以这些额外需要进行维护。...NLTK中也自带一个停用词列表,不过这都是面向英文,用我们之前例子演示一下。...#加载英文停用词列表 stopwordsList = stopwords.words('english') #删除用词list filterList = [word for word in word_tokenize...text文本中像“of”“the”“to”等等没有实际意义词语英文中用词,使用NLTK用词删除。使用这里stopwords跟punkt一样,需要先下载。

    92430

    R语言进行中文分词,并对6W条微博聚类

    因为蛋疼发现对整个向量执行时,还是会出现识别人名现象…… 运行完后请detach()包,removeWords()函数与tm包中同名函数冲突。...由于tm包中用词()都是英文(可以输入stopwords()查看),所以大家可以去网上查找中文用词(一般700多个就够了,还有1208个词版本),用removeWords函数去除语料库中用词...,矩阵列对应语料库中所有的文档,矩阵行对应所有文档中抽取词项,该矩阵中,一个[i,j]位置元素代表词项i文档j中出现次数。...某一特定词语IDF,可以由总文件数目除以包含该词语之文件数目,再将得到商取对数得到。 某一特定文件内高词语频率,以及该词语整个文件集合中低文件频率,可以产生出高权重TF-IDF。...因此,TF-IDF倾向于保留文档中较为特别的词语,过滤常用词。 由于TDM大多都是稀疏,需要用removeSparseTerms()函数进行降维,值需要不断测试,一般会使词项减少到原有的一半。

    2K61

    十五.文本挖掘之数据预处理、Jieba工具和文本聚类万字详解

    2.数据清洗及停用词过滤 使用Jieba中文分词技术得到分完词语料后,可能会存在脏数据和停用词等现象。...“\\程\序\员”采用一元分词法,将中文字符串分隔为单个汉字; “\程\程序\序员”采用二元分词法,将中文汉字两两分隔; “\\程序员”比较复杂但更实用分词方法,它根据中文语义来进行分词...jieba.cut(text,cut_all=True) 分词函数,第一个参数需要分词字符串,第二个参数表示是否为全模式。...清洗转换阶段,对于重复数据项尽量不要轻易做出删除决策,尤其不能将重要或有业务意义数据过滤掉,校验和重复确认工作必不可少。...如果在文本中出现了该特征词,则文本向量对应该特征词分量赋值为1;如果该特征词没有文本中出现,则分量为0。公式如下所示,其中wij表示特征词ti文本Dj中权重。

    2.2K20

    Lucene&Solr框架之第一篇

    分词器将Field域内容分成一个一个单独单词 2. 标点符号过滤器去除内容中标点符号 3. 停用词过滤器去除停用词(stop word) 什么用词?...所有的搜索服务都存在一个默认域,默认域将多个已知Field合并并优化Field,所以查询这个默认Field域效率会更高。...比如:“爱中国”,电脑不知道“中国”一个词语还是“爱中”一个词语。把中文句子切分成有意义词就是中文分词,也称切词。“爱中国”,正确分词结果、爱、中国。...如:“爱中国”, 效果:“”、“爱”、“中”、“国”。 CJKAnalyzer 二分法分词:按两个字进行切分。如:“中国人”,效果:“”、“中”、“中国”“国人”。...1.不加扩展词库和停用词库时创建索引结果: 停用词没有被过滤掉:and,,the等都被加进了索引库 扩展词【编程思想】【传值播客】被分开了 2.添加停用词库后重新创建索引(将原来索引文件删除

    1.3K10

    140行代码自己动手写一个词云制作小工具(文末附工具下载)

    我们第85篇原创 作者:才哥 ---- ☆ 大家好,才哥。 继之前出过表格拆分与合并小工具、pdf转word小工具后,今天我们迎来了词云制作小工具。...记得去年早些时候,还不太熟悉python时候,为了看看我们用户评价和公开聊天信息关键词,在网上找了一些代码进行简单参数修改就为出一张简单词云图来。...核心功能设计 简单来说,我们希望这个小工具绘制词云图时候可以自定义删除不想要词、显示一些特殊汉字组合词(自定义关键词),同时词云形状和字体能自定义等等。...关键词就是希望出现在词云图中词,由于本工具采用jieba库,某些汉字组合词不一定是常规词组,需要手动添加) 通过手动输入停用词(词之间用“/”分开) 可选择词云字体 这里windows环境,且主要用于中文字符词云绘制...这里我们调用也是stylecloud库,编写一个词云绘制函数,按照核心功能需求,这个函数接收参数分别是: 待绘制词云文本内容data 自定义关键词addWords 停用词stopWords 背景图

    91920

    关于NLP和机器学习之文本处理

    设计界面的用户界面设计师还是设置搜索索引工程师呢? 虽然转换为小写应该作为标准操作,也同样经历过保留大写非常重要情况。比如,当我们预测源代码文件编程语言时候。...删除用词用词一种语言中常用词汇。英语中用词例子“a”,“the”,“is”,“are”等。使用停用词背后直觉,通过从文本中删除低信息词,我们可以专注于重要词。...例如,搜索系统上下文中,如果你搜索查询“什么文本预处理?”,你希望搜索系统专注于呈现谈论文本预处理文档,而不是谈论“什么“。这可以通过对所有用词列表单词停止分析来完成。...但是,它确实有助于减少考虑特征数量,这有助于保持一个较小模型。 以下一个删除用词示例。所有的用词都被一个哑字符“W“代替了。...除噪后词干提取 文本挖掘和NLP中,噪声消除应该首先考虑事情之一。有各种方法可以消除噪音。

    1.4K31

    高并发服务端分布式系统设计概要(上)

    但我们平时工作和学习中,多半也只能从这种一知半解开始,慢慢琢磨,不断改进。 好了,下面开始说我们今天要设计系统。...对于(1)应该容易理解,比如说,这套系统用于微博(就假想我们做一个山寨推特吧,给他个命名就叫“山推” 好了,以下都叫山推,Stwi),那么,“关注的人”这一个业务数据,肯定和“发了推文”这个业务数据分开存储...,那么我们现在把,每一个业务负责数据存储,称为一个group。...请注意用词,“尽量”,稍后将会解释。现在我们已经有了一个group基本轮廓: ?        ...,比如,“山推”上发了一个推文,“关注的人”并没有即时同步地看到我最新推文,并没有太大影响,只要“稍后”它们能看到最新数据即可,这就是所谓最终一致性。

    66330

    Python 爬虫实践:《战狼2》豆瓣影评分析

    html_data字符串类型变量,里面存放了网页html代码。...= comments + (str(eachCommentList[k])).strip() 使用print(comments)进行查看,如下图所示: 可以看到所有的评论已经变成一个字符串了,但是我们发现评论中还有不少标点符号等...在这里使用结巴分词。如果没有安装结巴分词,可以控制台使用pip install jieba进行安装。(注:可以使用pip list查看是否安装了这些库)。...把停用词放在一个stopwords.txt文件中,将我们数据与停用词进行比对即可(注:只要在百度中输入stopwords.txt,就可以下载到该文件)。...,所以数据有点少,最后给出完整代码中,爬取了10页评论,数据还是有参考价值。

    1K40

    Python 爬虫实践:《战狼2》豆瓣影评分析

    第二步,需要对得到html代码进行解析,得到里面提取我们需要数据。 python中使用BeautifulSoup库进行html代码解析。...可以看到和豆瓣网址上面匹配。这样就得到了最新电影信息了。接下来就要进行对最新电影短评进行分析了。...可以看到所有的评论已经变成一个字符串了,但是我们发现评论中还有不少标点符号等。这些符号对我们进行词频统计时根本没有用,因此要将它们清除。所用方法正则表达式。...在这里使用结巴分词。如果没有安装结巴分词,可以控制台使用pip install jieba进行安装。(注:可以使用pip list查看是否安装了这些库)。...由于我们前面只是爬取了第一页评论,所以数据有点少,最后给出完整代码中,爬取了10页评论,数据还是有参考价值。

    70150
    领券