【NLP入门教程】九、停用词移除

最新推荐文章于 2024-02-25 08:24:36 发布
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分类专栏： NLP入门教程 文章标签： 自然语言处理 python 人工智能
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本文介绍了停用词的概念及其在自然语言处理中的作用，讲解了如何使用Python和NLTK库移除停用词，并强调了移除过程中应注意的事项，包括大小写处理、语义完整性和停用词列表的调整。此外，还讨论了停用词移除的优缺点，如降低数据维度、提高模型准确性，以及可能影响语义完整性的问题。

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停用词是指在文本中频繁出现但对于文本分析没有太多实际意义的词汇，如英语中的“the”、“is”、“and”等。在进行自然语言处理任务时，移除这些停用词可以降低数据维度，减小计算负担，同时提高模型的准确性。

1 停用词列表

不同的应用场景可能需要移除不同的停用词。为了方便起见，许多自然语言处理库和工具提供了预定义的停用词列表。例如，NLTK库提供了多种语言的停用词列表：

from nltk.corpus import stopwords

english_stopwords = stopwords.words("english")
print(english_sto
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自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，它致力于研究如何通过计算机处理和分析人类自然语言，使计算机能够理解、解释和生成自然语言。自然语言处理作为一门跨学科领域，涉及到计算机科学、人工智能和语言学等多个方面。掌握NLP的基本概念和技术，不仅能提升你的技术能力，还能让你在AI领域的职业发展中获得更多机会。希望本文能帮助你快速入门NLP，开启你的自然语言处理之旅！
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