相对于英文文本,中文文本挖掘面临的首要问题就是分词,因为中文的词之间没有空格。在Python中可以使用jieba库来进行中文分词。
但是在中文中,标点符号出现的频率也是很高的,在使用jieba库对带有标点符号的汉语句子进行分词时,标点符号出现在分词结果中时,对于后续的文本数据挖掘是一个不利的因素。
本文介绍一段去除标点符号的Python代码。并在Anaconda3的Jupyter Notebook中展现代码的运行结果。
下面的代码,定义一段带有标点符号的文本,并使用jieba库进行分词。代码如下:
- import jieba
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- text = "她说:“我爱死你了!”"
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- cutwords = list(jieba.cut(text))
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- cutwords
运行结果如下图所示:

上图中,分词结果列表中有标点符号冒号、逗号、感叹号、左双引号、右双引号等。
使用下面这段代码即可从分词结果中去除标点符号。代码如下:
- import jieba
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- import pandas as pd
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- text = "她说:“我爱死你了!”"
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- cutwords = list(jieba.cut(text))
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- cutwords = pd.Series(cutwords)[pd.Series(cutwords).apply(len)>0] #去除长度为0的词
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- stopwords=[':','“','!','”']
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- cutwords = cutwords[~cutwords.isin(stopwords)]
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- cutwords
上面这段代码主要使用了pandas库中的函数,还定义了停用词列表stopwords,将想要去除的标点符号添加到该列表中。运行结果如下图所示:

由程序运行结果可以看出,达到了目的,即去除了分词结果中的标点符号。
相关参考资料: