Python基础之停用词过滤详解

什么是停用词？

停用词指那些在文档中出现频率非常高，但对于文档的主题并没有贡献的词语，通常是一些虚词、代词、连词、介词等。

常见的停用词如：的、了、在、是、和等。

停用词过滤的作用

停用词在进行文本分析时是非常常见的，因为它们不但没有实际意义，还会占用计算机的大量计算资源。因此，需要进行停用词过滤，将这些无用的词语过滤掉，以提高分析的效率和准确率。

Python中的停用词过滤

1.利用Python中的NLTK库进行停用词过滤

NLTK是Python中自然语言处理的常用库，其中就包含了停用词数据，我们只需要调用它即可进行停用词过滤。

示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords

# 下载停用词
nltk.download('stopwords')

# 加载英文停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 待过滤的句子
text = 'This is an example sentence to demonstrate stop words filtration'

# 进行停用词过滤
filtered_text = ' '.join([word for word in text.split() if word.lower() not in stop_words])

print(filtered_text)

输出结果为：

example sentence demonstrate stop words filtration

2.利用Python中的gensim库进行停用词过滤

gensim是Python中一个用于文本处理的库，其中包含了对停用词的过滤功能。与NLTK库不同的是，gensim中的停用词是使用自定义的停用词进行过滤的。

示例代码：

from gensim.parsing.preprocessing import remove_stopwords

# 待过滤的句子
text = 'This is an example sentence to demonstrate stop words filtration'

# 自定义停用词
custom_stopwords = ['this', 'is', 'an', 'to']

# 进行停用词过滤
filtered_text = remove_stopwords(text, custom_stopwords)

print(filtered_text)

输出结果为：

example sentence demonstrate stop words filtration

结语

Python中的停用词过滤非常简单，只需要调用相关的库即可进行过滤。在实际的文本分析中，停用词过滤通常是预处理的第一步，也非常重要。