停用词 - 使用 Python 和 NLTK 进行自然语言处理 第 2 页

NLTK 停用词教程视频摘要

该视频介绍了 NLTK 库中停用词的概念和使用方法。

停用词的概念：

• 停用词是指在文本分析中通常被忽略的词语，因为它们对语义理解贡献较小，例如“a”、“the”、“for”等。
• 停用词可以分为两种：
• 语义模糊的词语： 例如带有讽刺意味的词语，分析时可能会产生歧义，因此需要被忽略。
• 无意义的词语： 例如连接词、代词等，它们对文本语义贡献甚微，可以被去除。

使用 NLTK 处理停用词：

• 视频演示了如何使用 NLTK 库中的 stopwords 模块来获取预定义的英文停用词集合。
• 可以通过 word_tokenize 模块将文本分割成单词，然后使用 stopwords 集合进行过滤，去除停用词。
• 用户可以自定义停用词集合，添加或删除词语。

视频内容总结：

该视频通过简单的例子介绍了停用词的概念和使用 NLTK 库处理停用词的方法，为文本分析提供了一个基础的预处理步骤。

任何数据分析，包括自然语言处理，最重要的元素之一就是预处理。 这是用来“清理”和准备数据进行分析的方法。 预处理的第一步之一是使用停用词。 停用词是指你想要从任何分析中过滤掉的词语。 这些词语没有意义，或者带有冲突的意义，你不想处理。 NLTK 模块自带了许多语言的停用词集，你也可以轻松地将更多词语添加到这个列表中。