Python 语言 文本数据停用词过滤与词干提取实战

Python 语言文本数据停用词过滤与词干提取实战

在自然语言处理（NLP）领域，文本数据预处理是至关重要的步骤。其中，停用词过滤和词干提取是两个基本且重要的预处理任务。停用词过滤旨在去除文本中的无意义词汇，如“的”、“是”、“在”等，这些词汇虽然常见，但对文本内容的理解贡献不大。而词干提取则是将词汇还原到其基本形态，有助于后续的文本分析和处理。本文将围绕这两个主题，使用 Python 语言进行实战演示。

停用词过滤

1. 停用词列表

我们需要一个停用词列表。以下是一个简单的中文停用词列表：

```python
stopwords = set([
'的', '是', '在', '有', '和', '了', '不', '人', '都', '一', '个', '上', '也', '到', '说', '要', '去', '会', '能', '之', '而', '了', '着', '之', '后', '为', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', '之', '而', '着', 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