分词、去停用词

最新推荐文章于 2025-07-08 07:27:54 发布

简简丹

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分类专栏：自然语言处理文章标签：自然语言处理分词

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本文探讨了自然语言处理中的关键步骤——分词和去停用词操作，旨在提高文本分析的准确性。

分词、去停用词

#https://github.com/xgli/jieba

import os
import jieba

# 未分词语料库路径
corpus_path =r' '
# 分词后语料库路径
seg_path = r' '
# 停用词路径
stop_list_Path = r' '

def stopwordsList(stop_list_Path):
    f = open(stop_list_Path,'r',encoding='utf-8')
    stopwords = [line.strip() for line in f.readlines()]
    return stopwords

def readfile(filepath):
    f = open(filepath,'r',encoding='gb2312',errors='ignore')
    content = f.read()
    # read()返回的是字符串,读全文本的内容。readline()返回一行，是字符串类型。readlines()读取所有行，保存在列表中
    f.close()
    return content
    # 这里返回整个文本，以便后续进行分词
    
def savefile(seg_path,content):
    f = open(seg_path,'w',encoding='utf-8')
    f.write(content)
    f.close()

def tikenizer_and_removeStoplist(corpus_path,stop_list_Path):
    cate_dir = os.listdir(corpus_path) # 获取子类别目录
    for cate in cate_dir:
        cate_complete_dir = corpus_path+'\\'+cate+"\\" # 获取子类别的完整路径
        seg_cate_complete_dir = seg_path + '\\' + cate + "\\"
        if not os.path.exi