chatgpt赋能python：Python中文文本预处理_中文预处理工具类python

Python中文文本预处理

Python作为一门广泛应用于数据分析、机器学习和人工智能的编程语言，在处理中文文本方面也有不可忽视的优势。但是由于中文特殊性，中文文本预处理也有独特的需求。本文将介绍在Python中进行中文文本预处理的常见操作。

分词

分词是中文文本预处理的第一步。分词的目的是将连续的中文字符划分成一个一个有意义的词语。在Python中，较为流行的中文分词工具有jieba、thulac等。下面的代码演示了如何使用jieba进行中文分词：

import jieba

text = "我们都是好朋友"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print(" ".join(seg_list))
1
2
3
4
5

上述代码会输出分词后的结果：“我们 都 是 好 朋友”。

去除停用词

去除停用词是中文文本预处理的常见步骤。停用词是指那些出现频率很高，但对于文本分析无实际意义的词，例如“的”、“是”等。停用词的去除可以通过自己定义停用词表或使用开源的停用词表实现。在Python中，较为流行的中文停用词表有哈工大停用词表、中文停用词表等。下面的代码演示了如何使用中文停用词表来去除停用词：

import jieba
from gensim.
1