我曾有梦

      今天是周末忙活了一个星期。终于能休息一下了。一个人安静的坐在书房里面对这电脑,突然感觉失落。虽然还年轻但觉得莫名的伤感。也许是现在与刚踏出象牙塔时的朝气蓬勃相比,现在已经激情不再了。不经意的浏览了一下网页,突然被一条小标题吸引。47岁英国无业大妈参加选秀 一曲“梦想”震全球。点进去一看是个视频。大概意思是4月11日《英国达人》又出现好歌喉。甚至连黛咪-摩尔都听得流下眼泪。47岁的苏珊-波伊尔(Susan Boyle)一走上台,根本没人想听她唱歌,从头土到脚不说,台下观众还一副想看她笑话的表情,就别提超尖酸刻薄的评审赛门柯威尔,不停问话嘲讽她想让她出糗,甚至表明她住的乡下地方,连听都没听过。

  但是,当苏珊才开口唱出舞台剧“悲惨世界”的名曲“I dreamed a dream”,全场只能用欢声雷动、从头尖叫鼓掌到尾来形容,许多电视机前面的妇女同胞们,还不断打电话进电视台,说自己边看边哭了呢,其中也包括好莱坞大明星黛咪-摩尔。

      这的没想到这种场面本应该只在影视作品里才会出现的段落。居然活生生的发生在眼前。苏珊-波伊尔一上台光从外貌看可以说是非常其貌不扬而且中年发福的模样。主持评委在她刚登台的一刻就表露出了嘲笑的嘴脸。台下观众更是肆意的指点和嘲笑。面对评委刻薄的提问。苏珊-波伊尔显示出了一种超然的态度。用微笑面对一切,她是那么的自信完全不在乎台下所有人嘲笑的目光。此刻所有人都在等着看她出丑。特别是当她说想当一名职业歌手,自己崇拜的人是Elaine Paige,别且要演唱舞台剧“悲惨世界”的名曲“I dreamed a dream”,时候更是引得台下哄堂大笑。所有人都没把这个47岁的乡下妇女看在眼里。这是苏珊-波伊尔自信的对后台做了一个准备就绪开始放音乐的手势。当音乐响起,全场立刻安静下来。所有人都屏住呼吸等这苏珊-波伊尔。I dreamed a dream in time gone by从苏珊-波伊尔口中唱出。所有人的表情都是惊讶,随之全场轰动掌声惊叫声响成一片。就连更才还用讥讽的话语调侃苏珊-波伊尔的评委也震惊了。苏珊-波伊尔的嗓音太美了。所有人都为苏珊-波伊尔美妙的歌喉而折服,开始的那些蔑视和嘲笑都是为了让大家更尊重苏珊-波伊尔而出现的。看完视频我突然感到眼睛湿润了。梦想在世界上的每一个人都曾有梦。不管你长相是否漂亮,身体是否有残疾。都有梦。每个人的梦是要用一生去追逐。不管顺境还是逆境。只要有梦就有未来。一个平凡的人一个其貌不扬的人。为了能圆自己的梦勇敢的向世界展现出自己的风采。一个47岁的农村妇女都可以做到。还有什么理由我们不去追自己的梦!

                                                                                                            2009年4月17日

<think>好的,用户需要获取与《红楼》相关的停用词表用于Python文本处理。首先,我需要回忆之前关于《红楼》文本处理的引用内容。引用2提到使用jieba分词和停用词过滤,引用5提到停用词表的读取方法。用户可能已经有一个基础的停用词表,但需要针对《红楼》进行优化。 接下来,用户可能需要具体的停用词表内容。根据引用1和4,停用词包括标点符号、常见虚词,但程度词和否定词可能未被完全覆盖。因此,我需要建议用户如何构建或补充现有的停用词表,特别是针对《红楼》的特点,比如特殊称谓、诗词虚词等。 另外,用户可能需要知道如何应用这个停用词表。引用3和4中的代码示例展示了如何读取停用词文件并进行过滤。需要将这些步骤整合到回答中,确保用户能够实际操作。 还要考虑用户可能的后续问题,比如如何处理未覆盖的停用词,或者如何验证停用词的效果。因此,在相关问题部分可以加入关于停用词优化和效果评估的问题。 最后,确保回答结构清晰,步骤明确,引用相关的引用内容作为支持,比如引用2和5中的停用词处理方法和代码示例。同时,提醒用户根据具体需求调整停用词表,可能需要多次迭代优化。</think>根据《红楼》文本处理需求,整理停用词表需结合古典文学特征和现代NLP技术。以下是构建和应用停用词表的完整方案: ### 一、基础停用词表构建 1. **通用停用词** ```python ["的","了","在","是","我","你","他","这","那","就","也","不","和","与","之","而"] ``` 2. **古典文学专用词** ```python ["曰","道","笑道","问","听","见","便","因","即","遂","方","今","此","彼","皆","亦"] ``` 3. **特殊称谓过滤**(引用[2]) ```python ["贾母","宝玉","黛玉","宝钗","凤姐","老太太","太太","姑娘","丫鬟","小厮"] ``` ### 二、停用词表应用方法 ```python import jieba # 加载自定义词典(引用[5]) jieba.load_userdict('hongloumeng_dict.txt') def load_stopwords(filepath): with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f: return set([line.strip() for line in f]) stopwords = load_stopwords('hlm_stopwords.txt') text = "宝玉笑道:『这个妹妹我曾见过的。』黛玉低头不语" words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords and len(word)>1] print(words) # 输出:['妹妹', '见过'] ``` ### 三、进阶处理建议 1. **动态更新机制** ```python def update_stopwords(new_terms): with open('hlm_stopwords.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write('\n' + '\n'.join(new_terms)) ``` 2. **诗词内容过滤**(引用[4]) ```python poetry_stopwords = ["兮","哉","乎","矣","尔","汝","余","吾","若","乃"] ``` ### 四、推荐停用词表结构 ``` # hlm_stopwords.txt 【基础停用】 的 了 在 是 这 那 【对话特征】 曰 道 问 听 见 【度量单位】 两 钱 斤 尺 丈 【诗词虚词】 兮 哉 乎 矣 尔 (引用[2][5]处理经验) ```
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