开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在NLTK停用词列表中添加和删除单词

是为了定制化文本处理过程，以满足特定需求。NLTK（Natural Language Toolkit）是一个用于自然语言处理的Python库，提供了一系列文本处理工具和数据集。

停用词是在文本处理中被忽略的常见词汇，因为它们通常不携带重要的语义信息。NLTK提供了一个默认的停用词列表，但有时候我们需要根据具体任务的需求，添加或删除一些特定的单词。

要在NLTK停用词列表中添加单词，可以按照以下步骤进行：

导入NLTK库和停用词模块：import nltk from nltk.corpus import stopwords
添加单词到停用词列表：stopwords.words('english').append('word1') stopwords.words('english').append('word2')这里的'english'表示使用英文停用词列表，你可以根据需要选择其他语言的停用词列表。
使用更新后的停用词列表进行文本处理：text = "This is a sample sentence." tokens = nltk.word_tokenize(text) filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stopwords.words('english')]在上述代码中，我们使用更新后的停用词列表过滤文本中的单词。

要在NLTK停用词列表中删除单词，可以按照以下步骤进行：

导入NLTK库和停用词模块：import nltk from nltk.corpus import stopwords
删除停用词列表中的单词：stopwords.words('english').remove('word1') stopwords.words('english').remove('word2')这里的'english'表示使用英文停用词列表，你可以根据需要选择其他语言的停用词列表。
使用更新后的停用词列表进行文本处理：text = "This is a sample sentence." tokens = nltk.word_tokenize(text) filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stopwords.words('english')]在上述代码中，我们使用更新后的停用词列表过滤文本中的单词。

需要注意的是，NLTK停用词列表的修改只在当前代码运行时生效，如果需要永久性地修改停用词列表，可以将修改后的列表保存到文件中，并在需要的时候加载该文件。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云自然语言处理（NLP）：https://cloud.tencent.com/product/nlp
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发（MPS）：https://cloud.tencent.com/product/mps

相关搜索:在python中删除不在NLTK库中的停用词在countvectorizer中添加Coustome停用词列表在EditText中禁用词典建议、退格键和删除单词或句子在python中删除停用词和标记化 NLTK和Pandas -将synset添加到列表中在列表中的单词前面和后面添加x 将自定义停用词追加到nltk.corpus的默认停用词列表中，并使用lambda从数据帧中的一系列中删除停用词在列表%1中搜索单词，如果匹配，则从列表%2中删除单词在列表中找到重复的单词，并从列表中删除该单词 Python替换和删除列表中的重复单词在Widget列表中动态添加和删除元素使用Reactjs在列表中添加和删除类如果文本列表和删除单词列表很大，如何处理从文本列表中删除一些单词预处理tweet，删除@和#，消除停用词，并将用户从python列表中删除在列表中的单词之间添加连字符同时从列表中添加和删除元素在set中添加和删除在laravel的下拉列表中添加和删除新值在python中从整个熊猫数据帧中选择和删除单词列表如果字符'p‘在单词中，则将该单词添加到列表变量中

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化

译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI 导读】：本文介绍了如何使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化，欢迎大家转发、留言。...这些是你需要在代码，框架和项目中加入的基本NLP技术。我们将讨论如何使用一些非常流行的NLP库(NLTK，spaCy，Gensim和TextBlob)删除停用词并在Python中执行文本标准化。...这是一个你必须考虑到的非常重要的问题在NLP中删除停用词并不是一项严格的规则。这取决于我们正在进行的任务。...但是，在机器翻译和文本摘要等任务中，却不建议删除停用词。...以下是在Python中使用spaCy删除停用词的方法： from spacy.lang.en import English # 加载英语分词器、标记器、解析器、NER和单词向量 nlp = English

4.2K2 0

Python 列表中的修改、添加和删除元素的实现

本文介绍的是列表中的修改、添加和删除元素。第一次写博客，如果本文有什么错误，还请大家评论指正。谢谢！创建的列表大多数都将是动态的，这就意味着列表创建后，将随着程序的运行删减元素。...’ducati’ 添加列表元素在列表末尾添加元素 motorcycles = ['honda','yamaha','suzuki'] motorcycles.append('ducati') print...['honda', 'suzuki'] 删除第二个元素，同理在python程序中，是从0开始计数的，即删除的是’yamaha’ 使用 pop()删除元素 pop() 可删除列表中末尾的元素，并让你能够接着使用它...有的时候，我们不知道从列表中删除的位置。...[] 到此这篇关于Python 列表中的修改、添加和删除元素的实现的文章就介绍到这了,更多相关Python 修改添加删除元素内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

5.4K2 0

清理文本数据

这就是为什么你应该首先考虑你想要删除的单词列表。停用词的常见例子有“the”、“of”等。你想要删除这些单词的原因是你想要保留这些单词、短语、句子等的主题。...在第1行、第3行和第8行中，删除了stopwords，你可以通过before和after并排看到这一点。除了nltk中的停用词库外，你还可以“手动”添加其他停用词。...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函数如何删除添加的字符串列表中的值...总而言之，以下是如何从文本数据中删除停用词： * 导入库 * 导入数据集 * 删除停用词 * 添加单独的停用词更新：由于单词的大小写是大写的，所以没有按应该的方式删除它，因此请确保在清理之前将所有文本都小写

9821 0

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

通常情况下，冠词和代词都会被列为停用词。这些单词在一些 NPL 任务(如说关于信息的检索和分类的任务)中是毫无意义的，这意味着这些单词通常不会产生很大的歧义。...恰恰相反的是，在某些 NPL 应用中，停用词被移除之后所产生的影响实际上是非常小的。在大多数时候，给定语言的停用词列表都是一份通过人工制定的、跨语料库的、针对最常见单词的停用词列表。...虽然大多数语言的停用词列表都可以在相关网站上被找到，但也有一些停用词列表是基于给定语料库来自动生成的。...有一种非常简单的方式就是基于相关单词在文档中出现的频率(即该单词在文档中出现的次数)来构建一个停用词列表，出现在这些语料库中的单词都会被当作停用词。...经过这样的充分研究，我们就会得到针对某些特定语料库的最佳停用词列表。 NLTK 库中就内置了涵盖 22 种语言的停用词列表。

1.3K2 0

PySpark简介

通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。...该数据集可从NLTK获得。Miniconda和NLTK软件包具有内置功能，可简化从命令行下载的过程。导入NLTK并下载文本文件。除语料库外，还要下载停用词列表。...动作的一个示例是count()方法，它计算所有文件中的总行数： >>> text_files.count() 2873 清理和标记数据 1. 要计算单词，必须对句子进行标记。...flatMap允许将RDD转换为在对单词进行标记时所需的另一个大小。过滤和聚合数据 1. 通过方法链接，可以使用多个转换，而不是在每个步骤中创建对RDD的新引用。...应删除停用词（例如“a”，“an”，“the”等），因为这些词在英语中经常使用，但在此上下文中没有提供任何价值。在过滤时，通过删除空字符串来清理数据。

6.9K3 0

Python NLP 入门教程

可以通过调用NLTK中的FreqDist()方法实现: 如果搜索输出结果，可以发现最常见的token是PHP。您可以调用plot函数做出频率分布图: 这上面这些单词。...比如of,a,an等等，这些词都属于停用词。一般来说，停用词应该删除，防止它们影响分析结果。...处理停用词 NLTK自带了许多种语言的停用词列表，如果你获取英文停用词: 现在，修改下代码,在绘图之前清除一些无效的token: 最终的代码应该是这样的: 现在再做一次词频统计图，效果会比之前好些，...因为剔除了停用词: 使用NLTK Tokenize文本在之前我们用split方法将文本分割成tokens，现在我们使用NLTK来Tokenize文本。...在此NLP教程中讨论的所有步骤都只是文本预处理。在以后的文章中，将会使用Python NLTK来实现文本分析。我已经尽量使文章通俗易懂。希望能对你有所帮助。

1.5K6 0

五分钟入门Python自然语言处理（一）

NLTK也很容易上手，实际上，它是最简单的自然语言处理(NLP)库。在这个NLP教程中，我们将使用Python NLTK库。...这上面这些单词。比如of,a,an等等，这些词都属于停用词。一般来说，停用词应该删除，防止它们影响分析结果。处理停用词 NLTK自带了许多种语言的停用词列表，如果你获取英文停用词: ?...现在，修改下代码,在绘图之前清除一些无效的token: ? 最终的代码应该是这样的: ? 现在再做一次词频统计图，效果会比之前好些，因为剔除了停用词： ? ?...使用NLTK Tokenize文本在之前我们用split方法将文本分割成tokens，现在我们使用NLTK来Tokenize文本。...你可以将段落tokenize成句子，将句子tokenize成单个词，NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。假如有这样这段文本: ?

9227 0

使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词

但是，在少数文档中出现太多次的单词将被赋予更高的权重排名，因为它很可能是指示文档的上下文。...Term Frequency Term Frequency --> 词频词频定义为单词 (i) 在文档 (j) 中出现的次数除以文档中的总单词数。...、去除停用词、去除符号和标点符号。...如果一个词语在超过 50 个文档中均出现过，它将被删除，因为它在语料库级别被认为是无歧视性的。...（kw_predicted）和黄金标准关键字列表（kw_actual）。

4.5K4 1

在 WordPress 中如何批量添加、设置和删除一组缓存

CRUD 操作，这样就可以一次缓存调用就能创建、编辑和删除多个缓存对象： wp_cache_add_multiple wp_cache_set_multiple wp_cache_delete_multiple...下面分别简单介绍一下这三个函数： wp_cache_add_multiple( data, group = '', $data: 要添加到缓存中的键值对数组。...=> 'value1', 'foo2' => 'value2'], 'group1' ); wp_cache_delete_multiple( keys, group = '' ) keys: 缓存中要被删除的键名数组...新版的 WPJAM Basic 中内置的 object-cache.php 很快会实现 wp_cache_set_multiple() 和 wp_cache_delete_multiple() 函数，因为...Basic 之后，需要重新将 wpjam-basic/template/ 目录下的 object-cache.php 文件复制到 wp-content 目录下，这样才可以实现一次缓存调用就能创建、编辑和删除多个缓存对象

3.3K2 0

用 Python 做文本挖掘的流程

预处理（对这里的高质量讨论结果的修改，下面的顺序仅限英文）去掉抓来的数据中不需要的部分，比如 HTML TAG，只保留文本。结合 beautifulsoup 和正则表达式就可以了。...nltk 是不二选择，还可以使用 pattern。去掉标点符号。使用正则表达式就可以。去掉长度过小的单词。len<3 的是通常选择。去掉 non-alpha 词。...去掉停用词。Matthew L. Jockers 提供了一份比机器学习和自然语言处理中常用的停词表更长的停词表。中文的停词表可以参考这个。 lemmatization/stemming。...sklearn 里面很多方法，pattern 里有情感分析的模块，nltk 中也有一些分类器。...由于中英文在分词上是不同的机制，所以在处理中文的时候需要根据情况进行，个人经验是在去停词之前分词。

1.7K8 0

【Python环境】探索 Python、机器学习和 NLTK 库

为了将 NLTK 库添加到您的系统，您可以输入以下命令： $ pip install nltk 为了显示在您的系统上已安装的 Python 库的列表，请运行以下命令： $ pip freeze...最后，还有一个问题，就是那些经常使用但基本上毫无意义的单词，像 a、and 和 the。这些所谓的停用词非常碍事。自然语言非常凌乱；在处理之前，需要对它们进行整理。...获得停用词列表；并且还支持其他自然语言： nltk.corpus.stopwords.words('english') NLTK 还提供了一些 “词干分析器” 类，以便进一步规范化单词。...简单来说，答案是在培训数据组中除了停用词之外最常见的单词。NLTK 提供了一个优秀的类，即 nltk.probability.FreqDist，我可以用它来识别这些最常用的单词。...您是否应该进一步规范化单词集，也许应该包括词根？或者包括超过 1000 个最常用单词？少一点是否合适？或者是否应该使用更大的训练数据集？是否应该添加更多信用词或 “停用词根”？

1.6K8 0

Python NLP入门教程

这上面这些单词。比如of,a,an等等，这些词都属于停用词。一般来说，停用词应该删除，防止它们影响分析结果。...处理停用词 NLTK自带了许多种语言的停用词列表，如果你获取英文停用词: from nltk.corpus import stopwords stopwords.words('english') 现在...你可以将段落tokenize成句子，将句子tokenize成单个词，NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。...单词变体还原返回一个真实的单词，即使它不是同一个单词，也是同义词，但至少它是一个真实存在的单词。如果你只关心速度，不在意准确度，这时你可以选用词干提取。...在此NLP教程中讨论的所有步骤都只是文本预处理。在以后的文章中，将会使用Python NLTK来实现文本分析。我已经尽量使文章通俗易懂。希望能对你有所帮助。

2.9K4 0

Python NLP入门教程

比如of,a,an等等，这些词都属于停用词。一般来说，停用词应该删除，防止它们影响分析结果。...处理停用词 NLTK自带了许多种语言的停用词列表，如果你获取英文停用词: from nltk.corpus import stopwords stopwords.words('english') 现在...你可以将段落tokenize成句子，将句子tokenize成单个词，NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。...单词变体还原返回一个真实的单词，即使它不是同一个单词，也是同义词，但至少它是一个真实存在的单词。如果你只关心速度，不在意准确度，这时你可以选用词干提取。...在此NLP教程中讨论的所有步骤都只是文本预处理。在以后的文章中，将会使用Python NLTK来实现文本分析。我已经尽量使文章通俗易懂。希望能对你有所帮助。 END.

1.2K7 0

关于NLP和机器学习之文本处理

让我们举一个非常简单的例子，假设你试图发现新闻数据集中常用的单词。如果你的预处理步骤包括删除停用词，因为其他任务中做过这一步，那么你可能会错过一些常用词，因为你已经将其删除了。...删除停用词停用词是一种语言中常用的词汇。英语中的停用词的例子是“a”，“the”，“is”，“are”等。使用停用词背后的直觉是，通过从文本中删除低信息词，我们可以专注于重要的词。...例如，在搜索系统的上下文中，如果你的搜索查询是“什么是文本预处理？”，你希望搜索系统专注于呈现谈论文本预处理的文档，而不是谈论“什么是“。这可以通过对所有在停用词列表中的单词停止分析来完成。...停用词通常应用于搜索系统，文本分类应用程序，主题建模，主题提取等。根据我的经验，删除停用词虽然在搜索和主题提取系统中有效，但在分类系统中显示为非关键。...但是，如果你在一个非常狭窄的域进行工作（例如关于健康食品的推文）并且数据稀少且嘈杂，你可以从更多的预处理层中受益，尽管你添加的每个层（例如，删除停用词，词干提取，文本规范化）都需要被定量或定性地验证为有意义的层

1.4K3 1

数据清洗：文本规范化

如果原始文本中包含大量无关和不必要的标识和字符，那么在进行其他操作之前需要先删除它们。比如，很多时候在网络爬虫获取的数据中会夹杂HTML标签，这样标签对数据分析来说并没有什么实际意义。...2.删除停用词停用词在制作词云的时候有提到过，它是指那些没有或者只有极小意义的词语。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的词语。...在NLTK中也自带一个停用词列表，不过这都是面向英文的，用我们之前例子演示一下。...在text文本中像“of”“the”“to”等等没有实际意义的词语是英文中的停用词，使用NLTK的停用词删除。使用这里的stopwords跟punkt一样，需要先下载。...在文本规范化方面上，中文和英文有很大差异，在英文文本中，规范化操作可能还需要一些缩写词扩展、大小写转换、拼写错误的单词校正等等方面的规范化处理。

9233 0

机器学习-将多项式朴素贝叶斯应用于NLP问题

在此之前，首先，我们在文本中应用“删除停用词并阻止”。删除停用词：这些是常用词，实际上并没有真正添加任何内容，例如，有能力的，甚至其他的，等等。词根提取：词根提取。...我们使用词频。那就是将每个文档视为包含的一组单词。我们的功能将是每个单词的计数。...在这里，我们假设“朴素”的条件是句子中的每个单词都独立于其他单词。这意味着现在我们来看单个单词。...然后，计算P（overall | positive）意味着计算单词“ overall”在肯定文本（1）中出现的次数除以肯定（11）中的单词总数。...为了平衡这一点，我们将可能单词的数量添加到除数中，因此除法永远不会大于1。在我们的情况下，可能单词的总数为21。

8622 0

Python主题建模详细教程（附代码示例）

我们将为此数据集遵循以下步骤： 1.将每个单词小写 2.用它们的较长形式替换缩略词 3.删除特殊字符和不需要的单词 4.通过使用 nltk.WordPunctTokenizer() 分词器从单词或句子字符串中提取标记...在进行下一步之前，我们需要删除停用词。停用词是语言特定的常见单词（例如英语中的“the”、“a”、“and”、“an”），它们既不增加价值也不改善评论的解释，并且往往会在建模中引入偏见。...我们将从nltk库中加载英语停用词列表，并从我们的语料库中删除这些单词。由于我们正在删除停用词，我们可能想检查我们的语料库中最常见的单词，并评估我们是否也想删除其中的一些。...我们将把这些词添加到停用词列表中以删除它们。你也可以创建一个单独的列表。...ID（即id2word），然后我们在每个字典上调用doc2bow函数，创建一个（id，频率）元组的列表。

7973 1

自然语言处理背后的数据科学

你能看出NLTK是如何将句子分解为单个单词并说明其词性，如（'fox'，'NN'）： NN noun, sigular 'fox' 停用词删除许多句子和段落都包含一些几乎无实际意义的单词，包括“a”，...停用词过滤是指从句子或单词流中删除这些单词。...使用Python和NLTK实现停用词过滤: from nltk.corpus import stopwordsfrom nltk.tokenize import word_tokenize...在许多情况下，用这种方法来搜索其中一个单词以返回包含该集合中另一个单词的文档可能是非常有用的。...包括数据科学和计算在内的这三个领域在过去60年中已经兴起爆发。我们刚刚只是探索了在NLP中一些非常简单的文本分析。Google，Bing和其他搜索引擎利用此技术帮助你在世界范围网络中查找信息。

8271 0

用 Python 和 Gensim 库进行文本主题识别

云朵君将和大家一起学习如何使用词袋方法和简单的 NLP 模型从文本中检测和提取主题。词形还原将单词简化为词根或词干称为词形还原。首先实例化 WordNetLemmatizer 。...这些数据结构将查看文档集中的文字趋势和其他有趣的主题。首先，我们导入了一些更混乱的 Wikipedia 文章，这些文章经过预处理，将所有单词小写、标记化并删除停用词和标点符号。...删除所有标点符号和将所有单词转换为小写单词。过滤少于三个字符的单词。删除所有停用词。将名词进行词形还原，因此第三人称词被转换为第一人称，过去和将来时态动词被改变为现在时态。...相关库准备下载 nltk 停用词和必要的包。...创建词袋从文本中创建一个词袋在主题识别之前，我们将标记化和词形化的文本转换成一个词包，可以将其视为一个字典，键是单词，值是该单词在语料库中出现的次数。

1.9K2 1

自然语言处理背后的数据科学

英语中的主要词性有：形容词，代词，名词，动词，副词，介词，连词和感叹词。这用于根据其用法推断单词的含义。例如，permit可以是名词和动词。...你能看出NLTK是如何将句子分解为单个单词并说明其词性，如（'fox'，'NN'）： NN noun, sigular 'fox' 停用词删除许多句子和段落都包含一些几乎无实际意义的单词，包括“a”，...停用词过滤是指从句子或单词流中删除这些单词。...在许多情况下，用这种方法来搜索其中一个单词以返回包含该集合中另一个单词的文档可能是非常有用的。...包括数据科学和计算在内的这三个领域在过去60年中已经兴起爆发。我们刚刚只是探索了在NLP中一些非常简单的文本分析。Google，Bing和其他搜索引擎利用此技术帮助你在世界范围网络中查找信息。

7622 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭