NLTK的词

CC Coordinating conjunction 连接词

CD Cardinal number 基数词

DT Determiner
限定词:如this,that,these,those,such
不定限定词:no,some,any,each,every,enough,either,neither,all,both,half,several,many,much,(a) few,(a) little,other,another.

EX Existential there 存在句
FW Foreign word 外来词

IN Preposition or subordinating conjunction 介词或从属连词

JJ Adjective 形容词或序数词

JJR Adjective, comparative 形容词比较级

JJS Adjective, superlative 形容词最高级

LS List item marker 列表标示

MD Modal 情态助动词

NN Noun, singular or mass 常用名词 单数形式

NNS Noun, plural 常用名词 复数形式

NNP Proper noun, singular 专有名词,单数形式

NNPS Proper noun, plural 专有名词,复数形式

PDT Predeterminer 前位限定词

POS Possessive ending 所有格结束词

PRP Personal pronoun 人称代词

PRP$ Possessive pronoun 所有格代名词

RB Adverb 副词

RBR Adverb, comparative 副词比较级

RBS Adverb, superlative 副词最高级

RP Particle 小品词

SYM Symbol 符号

TO to 作为介词或不定式格式

UH Interjection 感叹词

VB Verb, base form 动词基本形式

VBD Verb, past tense 动词过去式

VBG Verb, gerund or present participle 动名词和现在分词

VBN Verb, past participle 过去分词

VBP Verb, non-3rd person singular present 动词非第三人称单数

VBZ Verb, 3rd person singular present 动词第三人称单数

WDT Wh-determiner 限定词(如关系限定词:whose,which.疑问限定词:what,which,whose.)

WP Wh-pronoun 代词(who whose which)

WP$ Possessive wh-pronoun 所有格代词
WRB Wh-adverb 疑问代词(how where when)


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<think>好的,用户的问题是关于如何在NLTK中处理或使用停用。首先,我需要回忆一下NLTK库的相关知识,特别是关于停用的部分。根据用户提供的引用资料,比如引用[1]和[4]提到了使用NLTK的corpus模块中的停用集合,以及如何用列表推导式过滤停用。 首先,用户可能需要知道如何导入停用。我应该先说明如何下载停用数据,因为NLTK的数据可能需要单独下载。然后,展示如何导入停用列表,比如使用stopwords.words('english')来获取英文停用,或者中文的。不过根据引用[2],中文停用可能需要额外的处理,比如加载文件或者使用其他方法,但用户的问题可能更关注基本用法。 接下来,需要给出具体的步骤和示例代码。比如,加载停用后,如何对文本进行分,然后过滤掉停用。这里要提到分是必要的前提,但根据引用[3],gensim可以在不分的情况下处理,但NLTK通常需要先分。所以可能需要先分句、分,再过滤。 还要注意不同语言的支持,比如英文和中文的处理差异。用户可能想知道如何处理中文停用,但引用[2]提到nltk内置的中文停用可能有限,可能需要自行加载。这时候可以建议使用其他方法,比如从文件读取。 另外,需要给出代码示例,展示完整的流程,包括导入模块、下载数据、分、过滤。同时,提醒用户处理中文时需要不同的分器,比如jieba,而NLTK本身可能不包含中文分功能。 可能还需要提到一些注意事项,比如停用列表可能需要扩展,或者某些情况下需要保留某些。同时,性能方面,列表推导式效率较高,适合处理大量文本。 最后,根据用户提供的引用资料,确保引用的正确性,比如引用[1]和[4]关于过滤停用的方法,引用[2]关于中文停用的获取,引用[3]关于处理步骤的顺序。需要将这些引用自然地融入到回答中,并在适当的位置添加引用标识。 总结步骤应该是:安装NLTK并下载数据,导入停用,分文本,过滤停用,处理不同语言的案例,以及可能的注意事项和扩展建议。</think>### 如何在NLTK中处理或使用停用 #### 1. **安装并下载NLTK停用数据** - 首次使用NLTK停用功能时,需先下载停用数据集: ```python import nltk nltk.download('stopwords') # 下载停用数据集 ``` #### 2. **加载停用集合** - 通过`nltk.corpus.stopwords`模块加载指定语言的停用列表: ```python from nltk.corpus import stopwords english_stopwords = stopwords.words('english') # 英文停用 # 中文停用需手动加载文件或使用第三方库(如引用[2]) ``` #### 3. **分与过滤停用** - **英文示例**:需先分再过滤 ```python from nltk.tokenize import word_tokenize text = "This is an example sentence showing how to remove stopwords." tokens = word_tokenize(text) # 分 filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in english_stopwords] # 过滤(引用[4]) print(filtered_tokens) # 输出: ['example', 'sentence', 'showing', 'remove', 'stopwords', '.'] ``` - **中文示例**:需结合分工具(如`jieba`): ```python import jieba # 加载中文停用(需自行准备文件,如引用[2]) with open('chinese_stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: chinese_stopwords = set(f.read().splitlines()) text = "这是一个演示如何去除停用的例子。" tokens = jieba.lcut(text) # 分 filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in chinese_stopwords] ``` #### 4. **注意事项** - **扩展停用**:可通过添加自定义优化过滤效果: ```python custom_stopwords = english_stopwords + ['specific_term'] ``` - **大小写处理**:英文过滤时需统一转为小写(如`word.lower()`)以避免遗漏。 - **标点符号**:需结合`string.punctuation`处理标点(引用[1])。 #### 5. **直接使用Gensim(可选)** - 如引用[3]所述,Gensim可在未分的文本上直接过滤,但需指定语言: ```python from gensim.parsing.preprocessing import remove_stopwords filtered_text = remove_stopwords("This is an example text.") ``` ### 引用说明 - NLTK停用的基础用法和过滤逻辑见[^1][^4]。 - 中文停用需依赖外部文件或自定义方法[^2]。 - Gensim的停用处理方式可简化流程[^3]。 ---
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