如何在Python中删除停用词后从文本中创建前10个单词

在Python中删除停用词后从文本中创建前10个单词的步骤如下：

1. 导入必要的库：import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize
2. 下载停用词和分词器的数据：nltk.download('stopwords') nltk.download('punkt')
3. 定义停用词列表：stop_words = set(stopwords.words('english'))
4. 定义文本字符串：text = "This is an example sentence, showing off the stop words filtration."
5. 将文本字符串分词：tokens = word_tokenize(text)
6. 删除停用词：filtered_tokens = [word for word in tokens if word.casefold() not in stop_words]
7. 统计单词频率：word_freq = nltk.FreqDist(filtered_tokens)
8. 获取前10个单词：top_words = word_freq.most_common(10)
9. 打印结果：for word, freq in top_words: print(word)

以上步骤将从给定的文本中删除停用词，并创建出现频率最高的前10个单词。

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