在Python中从字符串中删除停用词(stop words)

停用词是指在文本处理中不会被考虑的一些常见词汇，例如"the"，"a"，"an"等。在文本分析中通常将这些常见词汇称为停用词。

在自然语言处理(NLP)中，停用词是需要被过滤掉的，因为它们不会提供有关文本意图或主题的任何价值。幸运的是，Python中有很多库可以处理文本和停用词。

概述

• 使用nltk库来删除停用词(stop words)。

安装和导入

# 安装nltk库
!pip install nltk

#导入nltk库
import nltk

下载停用词

nltk.download('stopwords')

从字符串中删除停用词

下面是一个简单的例子，演示如何使用nltk库从字符串中删除停用词。

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

#创建一个字符串
str = "This is a sample text to show how to remove stopwords from string in python."

# 分词
words = word_tokenize(str)

# 加载英文停用词列表
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 删除停用词
filtered_words = [word for word in words if word.casefold() not in stop_words]

# 打印输出结果
print(filtered_words)

这将输出如下内容：

['sample', 'text', 'show', 'remove', 'stopwords', 'string', 'python', '.']

结论

这篇文章介绍了如何使用Python中的nltk库从字符串中删除停用词。只需简单地使用nltk库，我们就可以从任何文本数据中轻松提取重要的数据，这将是敏捷开发中的巨大帮助。