Google的停止词(Stop words)



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 http://www.ranks.nl/tools/stopwords.html报道

在 google 中输入I 看结果看见如是

### 使用NLP技术解析Word文档的方法 要实现对Word文档的解析并利用自然语言处理(NLP)技术对其进行分析,可以采用多种方法和库。以下是具体的技术路径: #### 1. **提取Word文档的内容** 在解析Word文档前,需先将其内容提取出来。这可以通过专门的库完成,例如 `python-docx` 或者 `pandas` 结合其他工具。 ```python from docx import Document def extract_text_from_docx(file_path): document = Document(file_path) full_text = [] for paragraph in document.paragraphs: full_text.append(paragraph.text) return '\n'.join(full_text) file_path = 'example.docx' text_content = extract_text_from_docx(file_path) print(text_content) ``` 上述代码片段展示了一个简单的函数来提取 `.docx` 文件中的纯文本[^1]。 #### 2. **预处理提取的文本** 一旦获取了原始文本,就需要进行必要的预处理操作,比如去除停用、标点符号、大小写统一等。这里可借助 NLTK 库或其他类似的 Python 工具包。 ```python import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize nltk.download('stopwords') nltk.download('punkt') def preprocess_text(text): stop_words = set(stopwords.words('english')) tokens = word_tokenize(text.lower()) filtered_tokens = [word for word in tokens if word.isalnum() and word not in stop_words] return filtered_tokens preprocessed_text = preprocess_text(text_content) print(preprocessed_text[:50]) # 显示前50个标记作为示例 ``` 这段脚本实现了基本的文本清理流程,包括分、去除非字母字符以及过滤掉常见的英语停止[^3]。 #### 3. **应用NLP算法和技术** 对于更深层次的语言学特征挖掘,则需要用到更为复杂的 NLP 技术,像嵌入 (Word Embeddings),或者基于 Transformer 的模型来进行语义建模。 ##### a) 利用 Word2Vec 进行语向量化 如果目标是对文档内的汇构建分布式表示形式,那么 Gensim 提供的强大接口非常适合这项工作。 ```python from gensim.models import Word2Vec sentences = [sentence.split() for sentence in text_content.split('.')] model = Word2Vec(sentences, vector_size=150, window=10, min_count=2, workers=4) vector_representation = model.wv['example'] print(vector_representation) ``` 此处定义了一种方式用来训练自定义的 Word2Vec 模型,并查询特定单对应的高维空间坐标位置[^5]。 ##### b) 基于 T5 模型执行高级任务 当面临更加复杂的需求时,例如摘要生成或问答系统开发,现代预训练架构如 Google 开发的 T5 将成为首选方案之一。 ```python from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("t5-base") model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base") input_ids = tokenizer.encode("summarize: " + text_content, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True) outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=150, num_beams=4, early_stopping=True) summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(summary) ``` 以上实例说明了怎样加载预先存在的 T5 架构权重参数,并据此生成简洁明了的文章概览[^4]。 --- ###
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