自然语言处理学习笔记（十）———

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了自然语言处理学习笔记（十）———— 停用词过滤。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.停用词

2.实现思路

3.全部实现代码：

4.运行结果：

1.停用词

汉语中有一类没有多少意义的词语，比如助词“的”、连词“以及”、副词“甚至”、语气词“吧”，称为停用词。一个句子去掉了停用词并不影响理解。停用词视具体任务的不同而不同,比如在网站系统中，一些非法的敏感词也视作停用词。因此，停用词过滤就是一个常见的预处理过程。

2.实现思路

考虑到词典中含有单字词语，用双数组词典树存储字典更划算：

def load_from_file(path):
    """
    从词典文件加载DoubleArrayTrie
    :param path: 词典路径
    :return: 双数组trie树
    """
    map = JClass('java.util.TreeMap')()  # 创建TreeMap实例
    with open(path, encoding='utf-8') as src:
        for word in src:
            word = word.strip()  # 去掉Python读入的\n
            map[word] = word
    return JClass('com.hankcs.hanlp.collection.trie.DoubleArrayTrie')(map)


def load_from_words(*words):
    """
    从词汇构造双数组trie树
    :param words: 一系列词语
    :return:
    """
    map = JClass('java.util.TreeMap')()  # 创建TreeMap实例
    for word in words:
        map[word] = word
    return JClass('com.hankcs.hanlp.collection.trie.DoubleArrayTrie')(map)

加载停用词后，会得到一颗双数组字典树。针对分词结果，遍历每个词语，若他在字典树中，则删除。

def remove_stopwords_termlist(termlist, trie):
    return [term.word for term in termlist if not trie.containsKey(term.word)]

在敏感词过滤的场景下，通常需要将敏感词替换为特殊字符串，如***，可以先分词在替换，也可以不分词直接利用接口查找敏感词并完成替换。

def replace_stropwords_text(text, replacement, trie):
    searcher = trie.getLongestSearcher(JString(text), 0)
    offset = 0
    result = ''
    while searcher.next():
        begin = searcher.begin
        end = begin + searcher.length
        if begin > offset:
            result += text[offset: begin]
        result += replacement
        offset = end
    if offset < len(text):
        result += text[offset:]
    return result

3.全部实现代码：

from jpype import JString

from pyhanlp import *


def load_from_file(path):
    """
    从词典文件加载DoubleArrayTrie
    :param path: 词典路径
    :return: 双数组trie树
    """
    map = JClass('java.util.TreeMap')()  # 创建TreeMap实例
    with open(path, encoding='utf-8') as src:
        for word in src:
            word = word.strip()  # 去掉Python读入的\n
            map[word] = word
    return JClass('com.hankcs.hanlp.collection.trie.DoubleArrayTrie')(map)


def load_from_words(*words):
    """
    从词汇构造双数组trie树
    :param words: 一系列词语
    :return:
    """
    map = JClass('java.util.TreeMap')()  # 创建TreeMap实例
    for word in words:
        map[word] = word
    return JClass('com.hankcs.hanlp.collection.trie.DoubleArrayTrie')(map)


def remove_stopwords_termlist(termlist, trie):
    return [term.word for term in termlist if not trie.containsKey(term.word)]


def replace_stropwords_text(text, replacement, trie):
    searcher = trie.getLongestSearcher(JString(text), 0)
    offset = 0
    result = ''
    while searcher.next():
        begin = searcher.begin
        end = begin + searcher.length
        if begin > offset:
            result += text[offset: begin]
        result += replacement
        offset = end
    if offset < len(text):
        result += text[offset:]
    return result


if __name__ == '__main__':
    HanLP.Config.ShowTermNature = False
    trie = load_from_file(HanLP.Config.CoreStopWordDictionaryPath)
    text = "停用词的意义相对而言无关紧要吧。"
    segment = DoubleArrayTrieSegment()
    termlist = segment.seg(text)
    print("分词结果：", termlist)
    print("分词结果去除停用词：", remove_stopwords_termlist(termlist, trie))
    trie = load_from_words("的", "相对而言", "吧")
    print("不分词去掉停用词", replace_stropwords_text(text, "**", trie))