對於自然語言處理來講在一些情況下需要建立自己的語料庫，並將其訓練為模型，本片文章是將已經整理好的資料進行分詞和去除雜亂字元的操作。通過結巴分詞工具進行分詞，載入自定義的停用詞表(停用詞表內容=中科院+自定義)
不喜勿噴^-^
資料儲存在txt檔案中如下：
分詞完成：
# 1讀入檔案分詞之後存入檔案
def readcutremovewrite(readfile_path, writefile_path):
inputs = open(readfile_path, 'r', encoding='utf-8')
outputs = open(writefile_path, 'w', encoding='utf8')
for line in inputs:
line_seg = seg_sentence(line) # 這裡的返回值是字串
outputs.write(line_seg + '\n')
outputs.close()
inputs.close()
# 2句子分詞並去停用詞
def seg_sentence(sentence):
# 2建立停用詞list
stopwords = [line.strip() for line in open('data/stopword.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]
sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())
outstr = ''
for word in sentence_seged:
if word not in stopwords:
if word != '\t':
outstr += word
outstr += " "
return outstr
if __name__ == '__main__':
readfile_path =r'f:\data\test1.txt'
#工具類方法 讀入 分詞 寫入
readcutremovewrite(readfile_path,writefile_path)
print('資料預處理完成')
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