Python Text Processing 简明教程

Python - Remove Stopwords

停用词是不会为句子增加太多含义的英语单词。它们可以安全地忽略而不会牺牲句子的意义。例如，单词 like the、he、have 等。这样的词已经在此命名的语料库中被捕获 corpus。我们首先将其下载到我们的 python 环境中。

import nltk
nltk.download('stopwords')

它将下载一个包含英语停用词的文件。

Verifying the Stopwords

from nltk.corpus import stopwords
stopwords.words('english')
print stopwords.words() [620:680]

当我们运行以上程序时，我们得到了以下输出 −

[u'your', u'yours', u'yourself', u'yourselves', u'he', u'him', u'his', u'himself', u'she',
u"she's", u'her', u'hers', u'herself', u'it', u"it's", u'its', u'itself', u'they', u'them',
u'their', u'theirs', u'themselves', u'what', u'which', u'who', u'whom', u'this',
u'that', u"that'll", u'these', u'those', u'am', u'is', u'are', u'was', u'were', u'be',
u'been', u'being', u'have', u'has', u'had', u'having', u'do', u'does', u'did', u'doing',
u'a', u'an', u'the', u'and', u'but', u'if', u'or', u'because', u'as', u'until',
u'while', u'of', u'at']

除了英语之外的各种语言的停用词如下所示。

from nltk.corpus import stopwords
print stopwords.fileids()

当我们运行以上程序时，我们得到了以下输出 −

[u'arabic', u'azerbaijani', u'danish', u'dutch', u'english', u'finnish',
u'french', u'german', u'greek', u'hungarian', u'indonesian', u'italian',
u'kazakh', u'nepali', u'norwegian', u'portuguese', u'romanian', u'russian',
u'spanish', u'swedish', u'turkish']

Example

我们使用以下示例来说明如何从单词列表中删除停用词。

from nltk.corpus import stopwords
en_stops = set(stopwords.words('english'))

all_words = ['There', 'is', 'a', 'tree','near','the','river']
for word in all_words:
    if word not in en_stops:
        print(word)

当我们运行以上程序时，我们得到了以下输出 −

There
tree
near
river