停用词表的修改

停用词表在“pyhanlp\static\data\dictionary”路径下的“stopwords.txt”文件中,CoreStopWordDictionary.apply方法支持去除停用词。如果需要修改停用词表,则直接编辑文件“stopwords.txt”,之后删除路径下的“stopwords.txt.bin”,运行CoreStopWordDictionary.apply后即可自动生效。有关验证的方法见“验证是否生效”小节。

自定义词语过滤方法

用户可以通过编写“pyhanlp\static”路径下的“MyFilter.java”文件设置自己的词语过滤方法。应当注意这里处理的语言单位是词语,而不是字。编辑完毕后需要编译该文件并生成字节码文件,之后运行CoreStopWordDictionary.apply方法时就会自动调用用户自己的词语过滤方法了。这里给出一个自定义过滤方法的编写示例代码。

import os

from pyhanlp.static import STATIC_ROOT, HANLP_JAR_PATH

java_code_path = os.path.join(STATIC_ROOT, 'MyFilter.java')

with open(java_code_path, 'w') as out:

java_code = """

import com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.CoreStopWordDictionary;

import com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.Filter;

import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;

public class MyFilter implements Filter

{

public boolean shouldInclude(Term term)

{

if (term.nature.startsWith('m')) return false; // 数词过滤

if (term.nature.startsWith('q')) return false; // 量词过滤

if (term.nature.startsWith('t')) return false; // 时间词过滤

if (term.nature.startsWith("w")) return false; // 过滤标点符号

return !CoreStopWordDictionary.contains(term.word); // 停用词过滤

}

}

"""

out.write(java_code)

os.system('javac -cp {} {} -d {}'.format(HANLP_JAR_PATH, java_code_path, STATIC_ROOT))

验证是否生效

本节给出停用词表修改后以及使用了自定义词语过滤方法的示例代码。

from pyhanlp import *

# 加载停用词类

CoreStopWordDictionary = JClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.CoreStopWordDictionary")

# 加载自定义词语过滤逻辑

MyFilter = JClass('MyFilter')

CoreStopWordDictionary.FILTER = MyFilter()

term_list = HanLP.segment(text)

CoreStopWordDictionary.apply(term_list)

HanLP-停用词表的使用示例的更多相关文章

  1. 机器学习入门-文本数据-构造词频词袋模型 1.re.sub(进行字符串的替换) 2.nltk.corpus.stopwords.words(获得停用词表) 3.nltk.WordPunctTokenizer(对字符串进行分词操作) 4.np.vectorize(对函数进行向量化) 5. CountVectorizer(构建词频的词袋模型)

    函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string)  用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r'[^a-zA-Z0- ...

  2. hanlp 加载远程词库示例

    说明 ·目前的实现方式是以远程词库的内容重新构建CustomDictionary.trie,demo主要是为了实现同步远程词库,对性能暂不作考虑,对性能要求要以CustomDictionary.dat ...

  3. Spark中分布式使用HanLP(1.7.0)分词示例

    HanLP分词,如README中所说,如果没有特殊需求,可以通过maven配置,如果要添加自定义词典,需要下载“依赖jar包和用户字典". 分享某大神的示例经验: 是直接"java ...

  4. 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记

    手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中 ...

  5. ElasticSearch 2 (24) - 语言处理系列之停用词:性能与精度

    ElasticSearch 2 (24) - 语言处理系列之停用词:性能与精度 摘要 在信息检索早期,磁盘和内存相较我们今天的使用只是很小的一部分.将索引空间保持在一个较小的水平是至关重要的,节省每个 ...

  6. 如何在java中去除中文文本的停用词

    1.  整体思路 第一步:先将中文文本进行分词,这里使用的HanLP-汉语言处理包进行中文文本分词. 第二步:使用停用词表,去除分好的词中的停用词. 2.  中文文本分词环境配置 使用的HanLP-汉 ...

  7. HanLP的分词统计

    HanLP的分词效果鄙人研究了HanLP,他的分词效果确实还可以,而且速度也比较快,10的数据是9000毫秒 @SneakyThrows@Overridepublic LinkedHashMap< ...

  8. 词项邻近 & 停用词 & 词干还原

    [词项邻近] 邻近操作符(proximity)用于指定查询中的两个词项应该在文档中互相靠近,靠近程度通常采用两者之间的词的个数或者是否同在某个结构单元(如句 子或段落)中出现来衡量. [停用词] 一些 ...

  9. (3.1)用ictclas4j进行中文分词,并去除停用词

    酒店评论情感分析系统——用ictclas4j进行中文分词,并去除停用词 ictclas4j是中科院计算所开发的中文分词工具ICTCLAS的Java版本,因其分词准确率较高,而备受青睐. 注:ictcl ...

随机推荐

  1. [Docker]docker搭建私有仓库(ssl、身份认证)

    docker搭建私有仓库(ssl.身份认证) 环境:CentOS 7.Docker 1.13.1 CentOS 7相关: https://www.cnblogs.com/ttkl/p/11041124 ...

  2. gulp+babel 实时转es6

    1.安装gulp  npm install gulp 2.得到package.json文件  npm init 2.全局安装Babel. npm install -g babel-cli    npm ...

  3. flask框架(八): 响应和请求

    from flask import Flask from flask import request from flask import render_template from flask impor ...

  4. python随机生成库faker库api详解

    # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : FELIX # @Date : 2018/6/30 9:49 from faker import Factory # zh_CN ...

  5. java中如何根据函数查询引用的jar包

    选中函数,按Ctrl+Shift+T,就可以弹出对应的jar包地址 例如:

  6. Lock和synchronized的区别

    总结来说,Lock和synchronized有以下几点不同: 1)Lock是一个接口,而synchronized是Java中的关键字,synchronized是内置的语言实现: 2)synchroni ...

  7. IDEA项目里Maven 的Plugins出现红线的解决方法

    1.删除项目里的libraries(快捷键ctrl+shift+alt+s):Project Settings->Libraries,全选删除 2.删除之前项目产生的target 3.然后再in ...

  8. 从输入url到页面加载完成都发生了什么

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/23155051 参考 一个http请求的过程 简要介绍一下一个http请求的网络传输过程: DNS Lookup先获得URL对应的IP地址( ...

  9. Backen-Development record 1

    单例模式 在应用这个模式时,单例对象的类必须保证只有一个实例存在. 服务进程中的其他对象再通过这个单例对象获取这些配置信息.这种方式简化了在复杂环境下的配置管理. __new__实现 用装饰器实现单例 ...

  10. Location of Docker images in all Operating Systems (Linux, Windows, Redhat, Mac OS X)

    原文:http://www.scmgalaxy.com/tutorials/location-of-dockers-images-in-all-operating-systems/ Location ...