常用停用词表整理（川大、哈工大、百度等）

简介

本仓库提供了一个常用的停用词表资源文件，适用于Python数据分析和机器学习领域。该停用词表整合了哈工大、川大、百度等多个知名机构的停用词资源，旨在帮助用户在进行文本处理和自然语言处理任务时，更高效地过滤掉无意义的词汇，提升数据分析和模型训练的效果。

资源内容

• 停用词表来源：
  • 哈工大停用词表
  • 川大停用词表
  • 百度停用词表
  • 其他常用停用词表
• 文件格式：
  • 文件以文本格式（.txt）提供，每行一个停用词。

使用方法

1. 下载资源：
   • 点击仓库中的资源文件进行下载。
2. 导入停用词表：
   • 在Python中，可以使用以下代码导入停用词表：

     with open('停用词表.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
         stopwords = [line.strip() for line in f.readlines()]
     

3. 应用停用词表：
   • 在进行文本预处理时，使用导入的停用词表过滤掉无意义的词汇。例如：

     def remove_stopwords(text, stopwords):
         words = text.split()
         filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords]
         return ' '.join(filtered_words)
     

注意事项

• 停用词表的内容可能会根据不同的应用场景有所调整，建议在使用前根据具体需求进行适当的修改和补充。
• 本资源仅供参考，用户可根据实际情况进行定制化处理。

贡献

欢迎对本停用词表进行补充和优化，如果您有更好的停用词资源或建议，请提交Issue或Pull Request。

许可证

本资源文件遵循MIT许可证，允许自由使用、修改和分发。

下载链接

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