15、数据处理、分析与可视化：从招聘信息到地理编码

数据处理、分析与可视化：从招聘信息到地理编码

1. 招聘信息处理与分析

1.1 文本预处理与二元组构建

在处理招聘信息时，我们首先需要对文本进行预处理。以下是一个示例代码，展示了如何读取文件、进行分词、去除停用词，并构建二元组：

with open('job-snippet.txt', 'r') as file:
    data = file.read()
tokens = word_tokenize(data)
stoplist = stopwords.words('english')
without_stops = [word for word in tokens if word not in stoplist]
result = remove_punctuation(build_2grams(without_stops, grams))
print(result)

这段代码的执行流程如下：
1. 打开 job-snippet.txt 文件并读取其内容。
2. 使用 word_tokenize 函数对文本进行分词。
3. 定义英文停用词列表 stoplist ，并去除分词结果中的停用词。
4. 调用 build_2grams 函数构建二元组，并使用 remove_punctuation 函数去除标点符号。
5. 打印处理后的结果。

执行结果如下：