Stoppwörter
Verständnis von Stoppwörtern
Stoppwörter sind gebräuchliche Wörter, die in der Regel keinen Beitrag zur Bedeutung eines Satzes leisten, zumindest im Kontext der meisten Analysen und Algorithmen. Dazu gehören Wörter wie "the", "is", "in" und "on".
Stoppwörter werden typischerweise nach der Tokenisierung für NLP-Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Themenmodellierung oder Schlüsselwort-Extraktion herausgefiltert. Der Grund für das Entfernen von Stoppwörtern ist die Verringerung der Datensatzgröße, wodurch die Recheneffizienz verbessert wird, sowie die Erhöhung der Relevanz der Analyse durch die Konzentration auf bedeutungstragende Wörter.
Entfernen von Stoppwörtern mit NLTK
Um den Prozess zu vereinfachen, stellt nltk eine umfassende Liste von Stoppwörtern in mehreren Sprachen bereit, die leicht abgerufen und verwendet werden kann, um Stoppwörter aus Textdaten zu filtern.
So erhält man die Liste der englischen Stoppwörter in NLTK und wandelt sie in ein Set um:
1234567import nltk from nltk.corpus import stopwords # Download the stop words list nltk.download('stopwords') # Load English stop words stop_words = set(stopwords.words('english')) print(stop_words)
Die Umwandlung dieser Liste in ein Set verbessert die Effizienz von Suchvorgängen, da die Überprüfung der Mitgliedschaft in einem Set schneller ist als in einer Liste.
Vor diesem Hintergrund folgt ein vollständiges Beispiel, wie Stoppwörter aus einem gegebenen Text herausgefiltert werden:
1234567891011121314import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords nltk.download('punkt_tab') nltk.download('stopwords') stop_words = set(stopwords.words('english')) text = "This is an example sentence demonstrating the removal of stop words." text = text.lower() # Tokenize the text tokens = word_tokenize(text) # Remove stop words filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words] print("Original Tokens:", tokens) print("Filtered Tokens:", filtered_tokens)
Wie ersichtlich, sollten zunächst die Stoppwörter heruntergeladen und eine Tokenisierung durchgeführt werden. Im nächsten Schritt wird eine List Comprehension verwendet, um eine Liste zu erstellen, die nur Tokens enthält, die keine Stoppwörter sind. Das word.lower() in der if-Klausel ist entscheidend, um jedes Wort (Token) in Kleinbuchstaben umzuwandeln, da nltk Stoppwörter ausschließlich in Kleinbuchstaben enthält.
Alternativ könnten wir eine übliche for-Schleife anstelle einer List Comprehension verwenden, jedoch ist die Verwendung einer List Comprehension hier effizienter und prägnanter.
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Can you explain why it's important to remove stop words in NLP tasks?
What are some common stop words in English?
Can you show how to remove stop words from a custom text?
Awesome!
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Stoppwörter sind gebräuchliche Wörter, die in der Regel keinen Beitrag zur Bedeutung eines Satzes leisten, zumindest im Kontext der meisten Analysen und Algorithmen. Dazu gehören Wörter wie "the", "is", "in" und "on".
Stoppwörter werden typischerweise nach der Tokenisierung für NLP-Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Themenmodellierung oder Schlüsselwort-Extraktion herausgefiltert. Der Grund für das Entfernen von Stoppwörtern ist die Verringerung der Datensatzgröße, wodurch die Recheneffizienz verbessert wird, sowie die Erhöhung der Relevanz der Analyse durch die Konzentration auf bedeutungstragende Wörter.
Entfernen von Stoppwörtern mit NLTK
Um den Prozess zu vereinfachen, stellt nltk eine umfassende Liste von Stoppwörtern in mehreren Sprachen bereit, die leicht abgerufen und verwendet werden kann, um Stoppwörter aus Textdaten zu filtern.
So erhält man die Liste der englischen Stoppwörter in NLTK und wandelt sie in ein Set um:
1234567import nltk from nltk.corpus import stopwords # Download the stop words list nltk.download('stopwords') # Load English stop words stop_words = set(stopwords.words('english')) print(stop_words)
Die Umwandlung dieser Liste in ein Set verbessert die Effizienz von Suchvorgängen, da die Überprüfung der Mitgliedschaft in einem Set schneller ist als in einer Liste.
Vor diesem Hintergrund folgt ein vollständiges Beispiel, wie Stoppwörter aus einem gegebenen Text herausgefiltert werden:
1234567891011121314import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords nltk.download('punkt_tab') nltk.download('stopwords') stop_words = set(stopwords.words('english')) text = "This is an example sentence demonstrating the removal of stop words." text = text.lower() # Tokenize the text tokens = word_tokenize(text) # Remove stop words filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words] print("Original Tokens:", tokens) print("Filtered Tokens:", filtered_tokens)
Wie ersichtlich, sollten zunächst die Stoppwörter heruntergeladen und eine Tokenisierung durchgeführt werden. Im nächsten Schritt wird eine List Comprehension verwendet, um eine Liste zu erstellen, die nur Tokens enthält, die keine Stoppwörter sind. Das word.lower() in der if-Klausel ist entscheidend, um jedes Wort (Token) in Kleinbuchstaben umzuwandeln, da nltk Stoppwörter ausschließlich in Kleinbuchstaben enthält.
Alternativ könnten wir eine übliche for-Schleife anstelle einer List Comprehension verwenden, jedoch ist die Verwendung einer List Comprehension hier effizienter und prägnanter.
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