程序员介绍: 使用'nlp.Defaults.stop_words.add'扩展Spacy的停用词列表

当涉及到自然语言处理时，停用词通常是需要被剔除的词汇，因为它们对文本的含义和词汇的分布没有过多的影响。停用词通常包括常见的单词，如“the”，“and”和“in”。Spacy是一个强大的Python自然语言处理库，可以方便地通过添加自定义的停用词来处理文本。

nlp.Defaults.stop_words.add是Spacy提供的方法之一，可以用于向默认的停用词列表中添加自定义的停用词。这个方法适用于Spacy的任何语言模型，包括英语，德语和法语等等。

如何使用'nlp.Defaults.stop_words.add'

要添加自定义停用词，我们需要先导入Spacy模块并加载语言模型。假设我们正在使用英语模型，可以这样编写代码：

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

加载模型后，我们可以使用nlp.Defaults.stop_words.add方法扩展停用词列表。例如，要添加“computer”和“internet”作为自定义停用词，我们可以这样编写代码：

customize_stop_words = nlp.Defaults.stop_words.union({'computer', 'internet'})
nlp.Defaults.stop_words = customize_stop_words

此代码块执行后，我们已经成功地将“computer”和“internet”添加为自定义停用词。

除了添加自定义停用词之外，我们还可以使用nlp.Defaults.stop_words.remove方法将默认停用词列表中的某些词删除。例如，要删除默认停用词列表中的“no”和“not”这两个单词，我们可以这样编写代码：

customize_stop_words = nlp.Defaults.stop_words - {'no', 'not'}
nlp.Defaults.stop_words = customize_stop_words

在执行此代码后，“no”和“not”将不再被视为停用词。

结论

简而言之，nlp.Defaults.stop_words.add是Spacy中一个非常有用的方法，可以让我们轻松地扩展默认的停用词列表。这样做可以帮助我们更好地处理自然语言文本，并提高我们的模型表现。