chatgpt赋能python：Python怎么扩展停用词库

Python怎么扩展停用词库

停用词是指在自然语言处理中，被视为无意义的词或者过滤掉的词。它们通常指那些出现频率较高，但是对于语句的理解和分析没有实际意义的词汇。比如，我们在处理一篇文章时，我们通常会过滤掉一些像“的”，“啊”，“吗”等词汇，以提高对文章的有效性和准确性。在Python的自然语言处理过程中使用停用词也是很常见的。

那么对于Python程序员而言，如何扩展停用词库来提高自然语言处理的准确性呢？接下来，我们来一步步学习。

什么是停止词

停止词是指在自然语言处理中，被视为无意义的词或者过滤掉的词。通常来讲，这些词汇出现的频率较高，但是对于理解和分析文章，没有实际意义。停用词的引入可以缩短处理时间、提高对文章的有效性和准确性和分析文章意义的结果。

常见的停用词

停用词往往是人工定义的。比如：“a”、“an”、“the”、“in”、“on”、“at”、“for”、“to”等等。这些词几乎出现在每篇文章中，但是它们并不能告诉我们文章的主要内容。

扩展停用词库

尽管Python已经提供了一些默认的停用词库，但是对某些领域而言，它可能并不够用。我们可以通过扩展停止词或者使用自定义的停止词选择来提高文章分析的准确性。

使用PythonNLTK库扩展停用词库

PythonNLTK是Python的自然语言工具箱。它提供了称为“stopwords”模块的库来帮助我们过滤掉停用词。除了内置的停词库之外，我们还可以使用它来增加我们自己的停用词，以便缩小文本的范围并提高准确性。

以下是扩展自定义停用词库的代码示例:

import nltk

# 加载默认停用词库
default_stopwords = set(nltk.corpus.stopwords.words(