Содержание
Sam Brown — Stop — текст и перевод песни, слова
версия для печати
- Текст песни (Английский)
Stop
All that I have is all that you’ve given me
did you never worry that I’d come to depend on you
I gave you all the love I had in me
now I find you’ve lied and I can’t believe it’s true
Wrapped in her arms I see you across the street
and I can’t help but wonder if she knows what’s going on
you talk of love but you don’t know how it feels
when you realise that you’re not the only one
Oh you’d better stop before you tear me all apart
you’d better stop before you go and break my heart
ooh you’d better stop
Time after time I’ve tried to walk away
but it’s not that easy when your soul is torn in two
so I just resign myself to it every day
now all I can do is to leave it up to you
Oh you’d better stop before you tear me all apart
you’d better stop before you go and break my heart
ooh you’d better stop
Stop if love me
now’s the time to be sorry
I won’t believe that you’d walk out on me
Oh you’d better stop before you tear me all apart
you’d better stop before you go and break my heart
ooh you’d better stop
- Перевод песни
- Художественный
Стоп
Пока нет перевода этой песни
Прислать свой вариант перевода
Стоп
Всё, чем я владею, ты дал это мне
Ты не волновался, знал от тебя я не сбегу
Я отдала любовь, а ты
Постоянно врал, я от правды ведь реву
Я вижу с ней ты, я хочу тебя убить
я задаю вопрос, она знает творит что он?
Он ведь влюблён, а я не знаю, как мне жить?
Я ж не с ним, а она, увы, не сон
Ты скажи ей стоп, пока жива моя любовь,
скажи ей стоп, не бей мне сердце, а будь мой вновь
Ты скажи ей стоп
Хотела я не раз сбежать, мне поверь
Но это не легко, душа болит, в слезах, реву
Поэтому мирюсь я с этим каждый день
Но не могу простить тебя за ложь, за ту
Ты скажи ей стоп, пока жива моя любовь,
скажи ей стоп, не бей мне сердце, а будь мой вновь
Ты скажи ей стоп
Если любишь,
ты вернись, и я прощу
Не верю я, что бросишь меня, твою
Ты скажи ей стоп, пока жива моя любовь,
скажи ей стоп, не бей мне сердце, а будь мой вновь
Ты скажи ей стоп
(перевёл Андрей Терехов — https://vk.
com/equirythmystica)
Понравилась песня? Будем очень благодарны, если вы расскажете о ней друзьям:
- Назад к Sam Brown
Послушать песню и посмотреть клип «Stop»
Видеоклипы к песне подбираются автоматически сайтом youtube.com. Отказ от ответственности
Песни с таким же названием:
Gianna Nannini — Stop
Cheek — Stop
Nina Simone — Stop
Spice Girls — Stop
Chris Rea — Stop
Pink Floyd — Stop
- Назад к Sam Brown
Текст песни Sam Brown Stop предоставлен в ознакомительных целях для личного развития.
Что такое «стоп-слова» и зачем они нужны?
06. Не ошибусь, если скажу, что каждая семья в тот или иной период взросления ребенка сталкивается с его упертостью и капризами, причем это случается в самый неподходящий момент: нужно торопиться в садик/школу, к врачу или даже просто нужно с утра почистить зубы, а ребенок непреклонен: «Не буду, не хочу, не нравится», и как будто специально замедляется, делает все наперекор. Тогда я вспоминаю героя из мультфильма «Головоломка» по имени Гнев, у которого в моменты злости на голове загорался огонь. Чтобы не доводить ситуацию до конфликта, психологи рекомендуют родителям использовать технику «СТОП-СЛОВА», когда определенное слово превращается в сигнал к окончанию капризов. Объемная фраза взрослого: «Все, перестань, и сделай так, как прошу, иначе нам обоим будет хуже!» — укладывается в одно СТОП-СЛОВО. Его могут использовать все члены семьи в случаях, когда другого «несет». Подберите это слово вместе с ребенком/детьми. Например, это могут быть слова «лимон» или «салют» или просто «стоп». Что может служить стоп-словом? Да буквально любое – «Апельсин» или «Вертолет», к примеру, или «Звезда». А произнесенное ледяным тоном, оно действует круче других грозных фраз. Такое произношение стоп-слов мгновенно приводит детей в чувство, как холодный душ. Быстро, действенно и безотказно в любой ситуации. Рекомендую придумать стоп-слова и для ребенка Задумайтесь, если нам, взрослым, сложно совладать со своими эмоциями в экстренных ситуациях, то что говорить о детях — их психика только формируется. Ребенок может испытывать разрушающие эмоции, когда что-то не получается, когда торопится, когда шнурки не так завязываются, а футболка почему-то оказалась мятой. И мама торопит, а еще хуже — напоминает, как просила повесить одежду на вешалку. И здесь тоже помогут СТОП-СЛОВА: когда ребенок их произносит, то вы понимаете, что лучше его обнять, предложить помощь, поддержать или просто помолчать. Разговаривая с ребенком о чувствах, обратите его внимание на то, что людям иногда бывает сложно справиться с ситуацией – и это нормально. С малышами можно обсуждать такие моменты на примерах сказок, мультфильмов и т. п. Слово надо подобрать свое – личное, сильное, значимое именно для вас с ребенком. Чем страннее будет ваш код – тем лучше. Теперь его нужно закрепить, обыгрывая в шуточно-грозных сценках, и обсудить все случаи, когда и как его можно использовать. Сделать это надо потому, что в момент ссоры, срыва или конфликта незакрепленное стоп-слово трудно вспомнить – не до него. Правила использования стоп-слов:
Стоп-слова – это:
Дети нередко проверяют нас на прочность, но благодаря нам, родителям, и учатся справляться с трудностями, формировать выносливость и спокойствие. Кто, как не мы, научит их этому? И стоп-слова нам в помощь! Екатерина Демурия Источник: https://www.ya-roditel.ru/parents/base/experts/chto-takoe-stop-slova-i-zachem-oni-nuzhny/ Количество показов: 6172 Возврат к списку 17.04.2023 15:57 (просмотров: 1015) Муниципальная комиссия по делам несовершеннолетних и защите их прав в городе Мегионе в работе |
07.2021 16:18 
И когда ребенок слышит это «заветное слово», быстренько все делает, по пути надевая туфли, доедая кашу и бутерброд. Проверено!
Заветное слово сообщает, что ребенок на грани. Надо менять тактику, ведь иногда нас как понесет в нравоучения, что и не остановишь. Лучше на мгновение остановиться, помолчать, обняться, чем нагнетать обстановку и в итоге получить скандал, истерику и слезы. Зачем?
04.2023 16:46 (просмотров: 790)| Номер | Дата | Тип документа | Орган издания | Наименование |
|---|---|---|---|---|
| 1848 | 23. 07.2015 | Постановление | Администрация города | О мерах по оказанию содействия избирательным комиссиям в подготовке и проведении выборов депутатов Думы города Мегиона шестого созыва Приложение |
| 1760 | 15.07.2015 | Постановление | Администрация города | О выделении помещений для проведения встреч с избирателями |
| 1756 | 14.07.2015 | Постановление | Администрация города | Об утверждении перечня специальных мест на территории городского округа город Мегион для размещения печатных агитационных материалов Приложение |
| 1705 | 11.07.2014 | Постановление | Администрация города | О мерах по оказанию содействия избирательным комиссиям в подготовке и проведении выборов Губернатора Тюменской области Приложение |
| 1690 | 10. 07.2014 | Постановление | Администрация города | Об утверждении перечня специальных мест на территории городского округа город Мегион для размещения печатных агитационных материалов Приложение |
| 1663 | 04.07.2014 | Постановление | Администрация города | О предоставлении помещений для размещения в них участковых избирательных комиссий Приложение |
| 1655 | 03.07.2014 | Постановление | Администрация города | О выделении помещений для проведения встреч с избирателями |
Нормативные документы
1 — 7 из 7
Начало | Пред. |
1
|
След. | Конец
| Все
Удаление стоп-слов с помощью NLTK в Python
Процесс преобразования данных во что-то, понятное компьютеру, называется предварительной обработкой .
Одной из основных форм предварительной обработки является отфильтровывание бесполезных данных. При обработке естественного языка бесполезные слова (данные) называются стоп-словами.
Что такое стоп-слова?
Стоп-слова: Стоп-слово — это часто используемое слово (например, «the», «a», «an», «in»), которое поисковая система запрограммировала игнорировать как при индексировании записей для при поиске и при их извлечении в результате поискового запроса.
Мы не хотим, чтобы эти слова занимали место в нашей базе данных или занимали ценное время обработки. Для этого мы можем легко удалить их, сохранив список слов, которые вы считаете стоп-словами. NLTK (Natural Language Toolkit) в python имеет список стоп-слов, хранящихся на 16 разных языках. Вы можете найти их в каталоге nltk_data. home/pratima/nltk_data/corpora/stopwords — адрес каталога. (Не забудьте изменить имя домашнего каталога)
Чтобы проверить список стоп-слов, вы можете ввести следующие команды в оболочке Python.
импорт nltk
из nltk.corpus импортировать стоп-слова
print(stopwords.words('english')) {‘нас’, ‘ее’, ‘между’, ‘себя’, ‘но’, ‘снова’, ‘там’, ‘около’, ‘один раз’, ‘во время’, ‘вне’, ‘очень’, ‘имеющий’, ‘с’, ‘они’, ‘собственный’, ‘ан’, ‘быть’, ‘некоторые’, ‘для’, ‘делать’, ‘его ‘, ‘ваш’, ‘такой’, ‘в’, ‘из’, ‘самый’, ‘сам’, ‘другой’, ‘от’, ‘есть’, ‘с’, ‘есть’, ‘или’, ‘кто’, ‘как’, ‘от’, ‘он’, ‘каждый’, ‘тот’, ‘сам’, ‘до’, ‘ниже’, ‘есть’, ‘мы’, ‘эти’, ‘твои ‘, ‘его’, ‘через’, ‘дон’, ‘ни’, ‘мне’, ‘были’, ‘ее’, ‘больше’, ‘сам’, ‘это’, ‘внизу’, ‘должен’, ‘наш’, ‘их’, ‘пока’, ‘сверху’, ‘оба’, ‘наверху’, ‘к’, ‘наш’, ‘имела’, ‘она’, ‘все’, ‘нет’, ‘когда ‘, ‘в’, ‘любой’, ‘до’, ‘они’, ‘тот же самый’, ‘и’, ‘был’, ‘иметь’, ‘в’, ‘будет’, ‘на’, ‘делает’, «себя», «тогда», «что», «потому что», «что», «над», «почему», «так», «может», «сделал», «не», «сейчас», «под ‘, ‘он’, ‘ты’, ‘сама’, ‘имеет’, ‘просто’, ‘где’, ‘тоже’, ‘только’, ‘сама’, ‘которые’, ‘те’, ‘я’, ‘после’, ‘несколько’, ‘кому’, ‘т’, ‘быть’, ‘если’, ‘их’, ‘мой’, ‘против’, ‘а’, ‘по’, ‘делать’, ‘это ‘, ‘как’, ‘далее’, ‘было’, ‘здесь’, ‘чем’}
Примечание: Вы даже можете изменить список, добавив слова по вашему выбору в английский .
txt. файл в каталоге стоп-слов.
Удаление стоп-слов с помощью NLTK
Следующая программа удаляет стоп-слова из фрагмента текста:
Python3
900 44 из 9004 4 |
нижний() Вывод:
['Это', 'есть', 'а', 'образец', 'предложение', ',', 'показ', 'выкл.', 'то', 'стоп', 'слова', 'фильтрация', '.'] ['Это', 'образец', 'предложение', ',', 'показ', 'стоп', 'слова', 'фильтрация', '.']
']
['Это', 'образец', 'предложение', ',', 'показ', 'стоп',
'слова', 'фильтрация', '.']
Выполнение операций со стоп-словами в файле
В приведенном ниже коде text.txt — исходный входной файл, в котором должны быть удалены стоп-слова. filteredtext.txt — это выходной файл. Это можно сделать с помощью следующего кода:
Python3
|
txt" 
close() Таким образом мы делаем обрабатываемый контент более эффективным, удаляя слова, которые не способствуют будущему. операции.
Эта статья предоставлена Pratima Upadhyay . Если вам нравится GeeksforGeeks и вы хотите внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью write.geeksforgeeks.org или отправить ее по адресу [email protected]. Посмотрите, как ваша статья появится на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим гикам.
Пожалуйста, пишите в комментариях, если вы обнаружите что-то неправильное или если вы хотите поделиться дополнительной информацией по обсуждаемой выше теме.
Предварительная обработка текста: Удаление стоп-слов | Chetna
Удобное руководство по удалению английских стоп-слов в Python
Изображение Kai на Unsplash
Мы хорошо понимаем тот факт, что компьютеры могут легко обрабатывать числа, если они хорошо запрограммированы.
🧑🏻💻 Однако большая часть информации, которой мы располагаем, представлена в виде текста. 📗 Мы общаемся друг с другом, напрямую разговаривая с ними или используя текстовые сообщения, сообщения в социальных сетях, телефонные звонки, видеозвонки и т. д. Чтобы создавать интеллектуальные системы, нам нужно использовать эту информацию, которой у нас в избытке.
Обработка естественного языка (НЛП) — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет машинам интерпретировать человеческий язык. 👍🏼 Однако то же самое не может быть использовано машиной напрямую, и нам нужно сначала предварительно обработать то же самое.
Предварительная обработка текста — это процесс подготовки текстовых данных, чтобы машины могли использовать их для выполнения таких задач, как анализ, прогнозирование и т. д. Предварительная обработка текста включает множество различных шагов, но в этой статье мы рассмотрим только познакомьтесь со стоп-словами, почему мы их удаляем и с различными библиотеками, которые можно использовать для их удаления.
Итак, приступим. 🏃🏽♀️
Что такое стоп-слова? 🤔
Слова, которые обычно отфильтровываются перед обработкой естественного языка, называются стоп-словами . На самом деле это самые распространенные слова в любом языке (такие как артикли, предлоги, местоимения, союзы и т. д.), и они не добавляют много информации к тексту. Примеры нескольких стоп-слов в английском языке: «the», «a», «an», «so», «what».
Почему мы удаляем стоп-слова? 🤷♀️
Стоп-слова доступны в изобилии на любом человеческом языке. Удаляя эти слова, мы удаляем низкоуровневую информацию из нашего текста, чтобы уделить больше внимания важной информации. По порядку можно сказать, что удаление таких слов не влечет никаких негативных последствий для модели, которую мы обучаем для нашей задачи.
Удаление стоп-слов определенно уменьшает размер набора данных и, следовательно, сокращает время обучения из-за меньшего количества токенов, участвующих в обучении.
Всегда ли мы удаляем стоп-слова? Всегда ли они бесполезны для нас? 🙋♀️
Ответ — нет! 🙅♂️
Мы не всегда удаляем стоп-слова. Удаление стоп-слов сильно зависит от задачи, которую мы выполняем, и цели, которую мы хотим достичь. Например, если мы обучаем модель, которая может выполнять задачу анализа настроений, мы можем не удалять стоп-слова.
Обзор фильма: «Фильм совсем не понравился».
Текст после удаления стоп-слов: « фильм хороший»
Мы ясно видим, что отзыв о фильме был отрицательным. Однако после удаления стоп-слов отзыв стал положительным, что не соответствует действительности. Таким образом, удаление стоп-слов здесь может быть проблематичным.
В таких задачах, как классификация текста, обычно не требуются стоп-слова, поскольку другие слова, присутствующие в наборе данных, более важны и дают общее представление о тексте. Поэтому стоп-слова в таких задачах мы обычно убираем.
Короче говоря, в НЛП есть много задач, которые невозможно выполнить должным образом после удаления стоп-слов. Итак, подумайте, прежде чем выполнять этот шаг. Загвоздка здесь в том, что ни одно правило не является универсальным, и ни один список стоп-слов не является универсальным. Список, не передающий никакой важной информации одной задаче, может передать много информации другой задаче.
Предостережение: Прежде чем удалять стоп-слова, немного изучите свою задачу и проблему, которую вы пытаетесь решить, а затем примите решение.
Какие существуют библиотеки для удаления стоп-слов? 🙎♀️
Сегодня НЛП является одной из наиболее изучаемых областей, и в этой области было сделано много революционных разработок. НЛП опирается на передовые вычислительные навыки, и разработчики по всему миру создали множество различных инструментов для работы с человеческим языком. Из такого большого количества библиотек некоторые довольно популярны и очень помогают в выполнении множества различных задач НЛП.
Некоторые из библиотек, используемых для удаления английских стоп-слов, список стоп-слов вместе с кодом приведены ниже.
Natural Language Toolkit (NLTK):
NLTK — замечательная библиотека для игры с естественным языком. Когда вы начнете свое путешествие по НЛП, это будет первая библиотека, которую вы будете использовать. Ниже приведены шаги для импорта библиотеки и списка стоп-слов на английском языке:
03 напечатать (sw_nltk )
Вывод:
['я', 'мне', 'мой', 'сам', 'мы', 'наш', 'наш', 'нас', 'ты', 'ты', 'ты', «ты», «ты», «твой», «твой», «себя», «себя», «он», «его», «его», «сам», «она», «она». ", 'она', 'ее', 'сама', 'это', 'это', 'его', 'сама', 'они', 'их', 'их', 'их', 'себя', 'что', 'который', 'кто', 'кому', 'этот', 'тот', 'этот', 'эти', 'те', 'есть', 'есть', 'есть', 'был', 'были', 'быть', 'был', 'быть', 'иметь', 'имеет', 'иметь', 'иметь', 'делать', 'делает', 'делал', 'делает ', 'а', 'а', 'то', 'и', 'но', 'если', 'или', 'потому что', 'как', 'до', 'пока', 'из', 'в', 'по', 'за', 'с', 'о', 'против', 'между', 'в', 'через', 'во время', 'до', 'после', 'сверху' ', 'ниже', 'до', 'от', 'вверху', 'внизу', 'в', 'вне', 'вкл.
', 'выкл.', 'сверху', 'под', 'снова', «дальше», «тогда», «один раз», «здесь», «там», «когда», «где», «почему», «как», «все», «каждый», «оба», «каждый». ', 'несколько', 'больше', 'большинство', 'другой', 'некоторые', 'такой', 'нет', 'ни', 'не', 'только', 'свой', 'такой же', 'так', 'чем', 'тоже', 'очень', 'с', 'т', 'можно', 'будет', 'просто', 'не надо', 'не надо', «должен был», «сейчас», «д», «буду», «м», «о», «ре», «ве», «у», «аин», «арен», «не ", "не мог", "не мог", "не сделал", "не сделал", "не сделал", "не сделал", "не имел", "не имел", "не имел", "не имел" ", "иметь", "не иметь", "есть", "не является", "ма", "может", "не может", "должен", "не должен", "нужно", «не нужно», «шань», «не следует», «должен», «не должен», «был», «не был», «был», «не был», «выиграл», «не будет», «будет», «не будет»] Проверим, сколько стоп-слов в этой библиотеке.
print ( len (sw_nltk))
Вывод:
179
Удалим из текста стоп-слова.
text = "Когда я впервые встретил ее, она была очень тихой. Она молчала в течение всего двухчасового путешествия из Стоуни-Брук в Нью-Йорк."words = [word for word in text. split() , если слова. нижний() нет в sw_nltk]
новый_текст = " ". join (слова) print (new_text)
print ("Старая длина: ", len (текст))
print ("Новая длина: ", len (new_text))
Приведенный выше код довольно прост, но я все же объясню его для начинающих. У меня есть текст, и я разбиваю этот текст на слова, так как стоп-слова — это список слов. Затем я изменил слова на строчные, так как все слова в списке стоп-слов написаны строчными буквами. Затем я создал список всех слов, которых нет в списке стоп-слов. Затем полученный список объединяется, чтобы снова сформировать предложение.
Вывод:
Впервые встретил тишину. молчал все два часа пути Стоуни-Брук в Нью-Йорк.
Старая длина: 129
Новая длина: 82
Мы можем ясно видеть, что удаление стоп-слов сократило длину предложения со 129 до 82.
Пожалуйста, обратите внимание, что я буду использовать аналогичный код для объяснения стоп-слов в каждой из библиотек.
spaCy:
spaCy — это программная библиотека с открытым исходным кодом для продвинутого НЛП. Эта библиотека сейчас довольно популярна, и практикующие НЛП используют ее для наилучшего выполнения своей работы.
import spacy
#загрузка маленькой модели spacy на английском языке
en = spacy.load ('en_core_web_sm')
sw_spacy = en. Defaults.stop_words
print (sw_spacy)
Вывод:
{'те', 'на', 'свои', ''ва', 'себя', 'вокруг', 'между', 'четыре ', 'был', 'один', 'от', 'я', 'тогда', 'другой', 'может', 'относительно', 'в дальнейшем', 'передний', 'тоже', 'использованный', 'причем', 'буду', 'делаю', 'все', 'вверх', 'на', 'никогда', 'либо', 'как', 'до', 'все равно', 'с', ' через», «количество», «сейчас», «он», «был», «иметь», «в», «потому что», «не», «поэтому», «они», «не», « даже', 'кого', 'это', 'видеть', 'где-то', 'после этого', 'ничего', 'в то время как', 'много', 'всякий раз', 'кажется', 'пока', 'почему' , 'в', 'также', 'некоторые', 'последний', 'чем', 'получить', 'уже', 'наш', 'когда-то', 'будет', 'никто', 'м', 'что', 'что', 'таким образом', 'нет', 'сам', 'вне', 'следующий', 'что угодно', 'хотя', 'хотя', 'который', 'будет', 'там ', 'ни', 'как-то', 'после этого', 'к тому же', 'кто-либо', 'нас', 'несколько', 'сделал', 'без', 'третий', 'что-нибудь', 'двенадцать', 'против', 'пока', 'двадцать', 'если', 'однако', 'сама', 'когда', 'может', 'наш', 'шесть', 'сделано', 'кажется', 'иначе ', 'позвонить', 'может быть', 'было', 'тем не менее', 'где', 'иначе', 'еще', 'внутри', 'свое', 'для', 'вместе', 'в другом месте', 'во всем', 'из', 'другие', 'показывать', ''s', 'где угодно', 'во всяком случае', 'как', 'есть', 'то', 'следовательно', 'что-то', ' при этом', 'нигде', 'в последнее время', 'говорить', 'не делает', 'ни', 'его', 'идти', 'сорок', 'ставить', 'их', 'им', 'а именно' , 'может', 'пять', 'если', 'сам', 'есть', 'девять', 'потом', 'внизу', 'дно', 'таким образом', 'такой', 'оба', ' она', 'становиться', 'целое', 'кто', 'сама', 'каждый', 'через', 'кроме', 'очень', 'несколько', 'среди', 'бытие', 'быть' , 'мой', 'дальше', 'н', 'здесь', 'во время', 'почему', 'с', 'просто', 'с', 'становится', 'будет', ' о', 'а', 'использование', 'кажущийся', 'д', 'буду', 'ре', 'из-за', 'где угодно', 'заранее', 'пятьдесят', 'становление', 'может', 'среди', 'мой', 'пустой', 'оттуда', 'после этого', 'почти', 'наименее', 'кто-то', 'часто', 'от', 'держать', 'его ', 'или', ''м', 'сверху', 'она', 'никто', 'когда-нибудь', 'поперек', ''с', ''ре', 'сотня', 'только', ' через', 'имя', 'восемь', 'три', 'назад', 'к', 'все', 'стало', 'движение', 'я', 'мы', 'ранее', 'так' , 'я', 'откуда', 'под', 'всегда', 'сам', 'в', 'здесь', 'больше', 'после', 'сами', 'вы', 'наверху', ' шестьдесят», «их», «ваш», «сделал», «действительно», «самый», «везде», «пятнадцать», «но», «должен», «вместе», «рядом», «ее» , 'боковой', 'бывший', 'кто-нибудь', 'полный', 'имеющий', 'твой', 'чей', 'за', 'пожалуйста', 'десять', 'казалось', 'иногда', ' должен', 'над', 'взять', 'каждый', 'то же самое', 'скорее', 'действительно', 'последний', 'и', 'са', 'вследствии этого', 'часть', 'за' , 'одиннадцать', 'когда-либо', ''ре', 'достаточно', 'не', 'снова', ''д', 'нас', 'еще', 'более того', 'в основном', ' один', 'тем временем', 'куда', 'там', 'по направлению', ''м', 'ве', ''д', 'дать', 'делать', 'ан', 'совсем', 'эти', 'каждый', 'к', 'этому', 'не может', 'потом', 'за', 'сделать', 'были', 'ли', 'хорошо', 'другой', 'ниже ', 'первый', 'после', 'любой', 'ничего', 'много', 'серьезный', 'различный', 'повторно', 'два', 'менее', ''ве'} Довольно длинный список.
Проверим, сколько стоп-слов в этой библиотеке.
печать ( len (sw_spacy))
Вывод:
326
Ого, 326! Давайте удалим стоп-слова из нашего предыдущего текста.
слова = [слово для слова в тексте. split() , если слова. ниже() нет в sw_spacy]
new_text = " ". соединение (слова)
печать (новый_текст)
print ("Старая длина: ", len (текст))
print ("Новая длина: ", len (new_text))
Вывод:
мет тихо. оставался тихим весь час пути в Стоуни-Брук, Нью-Йорк.
Старая длина: 129
Новая длина: 72
Мы можем ясно видеть, что удаление стоп-слов сократило длину предложения со 129 до 72, что даже короче, чем в NLTK, потому что в библиотеке spaCy больше стоп-слов, чем в NLTK. Хотя результаты в этом случае очень похожи.
Gensim:
Gensim (Generate Similar) — это программная библиотека с открытым исходным кодом, использующая современное статистическое машинное обучение. Согласно Википедии, Gensim предназначен для обработки больших текстовых коллекций с использованием потоковой передачи данных и дополнительных онлайн-алгоритмов, что отличает его от большинства других пакетов программного обеспечения для машинного обучения, предназначенных только для обработки в памяти.
импорт gensim
из gensim.parsing.preprocessing import remove_stopwords, СТОП-СЛОВА
print (СТОП-СЛОВА)
Вывод:
frostset({'те', 'на', 'свои', 'ваши', 'т.е.', 'вокруг', 'между', 'четыре', 'был', 'один', 'выкл', 'ам', 'тогда', 'другой', 'может', 'плакать', 'относительно', 'в будущем', 'перед', 'слишком ', 'используется', 'при этом', 'делает', 'все', 'вверх', 'никогда', 'на', 'как', 'либо', 'до', 'все равно', 'с тех пор', 'через', 'количество', 'сейчас', 'он', 'не могу', 'был', 'против', 'иметь', 'в', 'потому что', 'вкл. ', 'не', 'поэтому ', 'они', 'даже', 'кого', 'это', 'видеть', 'где-то', 'интерес', 'вследствие этого', 'толстый', 'ничего', 'тогда как', 'много', 'всякий раз', 'найти', 'кажется', 'пока', 'в силу чего', 'в', 'лтд', 'огонь', 'также', 'некоторые', 'последний', 'чем', 'получить ', 'уже', 'наш', 'не делает', 'когда-то', 'будет', 'никто', 'тот', 'что', 'таким образом', 'нет', 'сам', 'вне', 'следующий', 'что-либо', 'хотя', 'хотя', 'и т. д.', 'который', 'будет', 'там', 'ни', 'каким-то образом', 'после этого', 'кроме того', 'кто бы ни ', 'тонкий', 'самим', 'мало', 'делал', 'третий', 'без', 'двенадцать', 'что-либо', 'против', 'пока', 'двадцать', 'если', 'однако', 'нашла', 'сама', 'когда', 'может', 'шесть', 'наш', 'сделано', 'кажется', 'иначе', 'звонок', 'может быть', 'была ', 'тем не менее', 'заполнить', 'где', 'иначе', 'еще', 'внутри', 'его', 'для', 'вместе', 'в другом месте', 'на протяжении', 'из', 'например', 'другие', 'показывать', 'искренне', 'где угодно', 'во всяком случае', 'как', 'являются', 'тот', 'следовательно', 'что-то', 'настоящим', 'нигде ', 'в последнее время', 'де', 'говорить', 'делает', 'ни', 'его', 'идти', 'сорок', 'ставить', 'их', 'им', 'а именно', 'км', 'может', 'пять', 'если', 'сам', 'есть', 'девять', 'потом', 'вниз', 'дно', 'таким образом', 'такой', 'оба ', 'она', 'становиться', 'целиком', 'кто', 'себя', 'каждый', 'через', 'кроме', 'очень', 'несколько', 'среди', 'существование', 'быть', 'моё', 'далее', 'здесь', 'во время', 'почему', 'с', 'просто', 'становится', 'о', 'а', 'ко', 'использование ', 'кажущийся', 'должной', 'где угодно', 'заранее', 'подробно', 'пятьдесят', 'становящийся', 'могущий', 'среди', 'мой', 'пустой', 'оттуда', 'после этого', 'почти', 'наименее', 'кто-то', 'часто', 'от', 'держать', 'его', 'или', 'сверху', 'ее', 'не сделал', 'никто ', 'когда-то', 'через', 'сотня', 'только', 'через', 'имя', 'восемь', 'три', 'назад', 'к', 'все', 'стал', 'двигаться', 'я', 'мы', 'раньше', 'так', 'я', 'откуда', 'описывать', 'под', 'всегда', 'сам', 'больше', 'здесь ', 'в', 'после', 'себя', 'вы', 'их', 'выше', 'шестьдесят', 'не было', 'ваш', 'сделал', 'везде', 'действительно', 'самый', 'кг', 'пятнадцать', 'но', 'должен', 'вместе', 'рядом', 'ее', 'компьютер', 'бок', 'бывший', 'полный', 'кто-нибудь ', 'имеет', 'ваш', 'чей', 'за', 'пожалуйста', 'мельница', 'среди', 'десяти', 'казалось', 'иногда', 'должен', 'над', 'взять', 'каждый', 'дон', 'тот же', 'скорее', 'действительно', 'последний', 'и', 'часть', 'вследствии этого', 'за', 'одиннадцать', 'когда-либо ', 'достаточно', 'снова', 'нас', 'еще', 'к тому же', 'в основном', 'один', 'тем временем', 'куда', 'туда', 'навстречу', 'дать', 'система', 'делать', 'совершенно', 'ан', 'эти', 'все', 'по направлению', 'это', 'счет', 'не может', 'не', 'потом', 'за пределами ', 'делать', 'были', 'ли', 'хорошо', 'другой', 'ниже', 'первый', 'над', 'любой', 'никто', 'многие', 'разные', 'серьезно', 'ре', 'два', 'меньше', 'не мог'}) Опять длинный список. Проверим, сколько стоп-слов в этой библиотеке.
печать ( len (СТОП-СЛОВА))
Вывод:
337
Уммм! Такой же счет, как spaCy. Удалим стоп-слова из нашего текста.
new_text = remove_stopwords (текст)
print (new_text) print ("Старая длина: ", len (текст))
print ("Новая длина: " , лен (новый_текст ))
Мы видим, что удалить стоп-слова с помощью библиотеки Gensim довольно просто.
Вывод:
Когда я встретил тишину. Она молчала весь час долгого путешествия Стоуни-Брук в Нью-Йорк.
Старая длина: 129
Новая длина: 83
Удаление стоп-слов уменьшило длину предложения со 129 до 83. Мы видим, что хотя длина стоп-слов в spaCy и Gensim одинакова, результирующий текст довольно другой.
Scikit-Learn:
Scikit-Learn не нуждается в представлении. Это бесплатная библиотека машинного обучения для Python. Это, пожалуй, самая мощная библиотека для машинного обучения.
из sklearn.feature_extraction.text импорт ENGLISH_STOP_WORDS
печать (ENGLISH_STOP_WORDS)
Вывод:
frostset( {'те', 'на', 'свои', 'себя', 'то есть', 'вокруг', 'между', 'четыре', 'был', 'один', 'выкл', 'ам', 'тогда', 'другой', 'может', 'плакать', 'в будущем', 'передний ', 'тоже', 'при этом', 'все', 'вверху', 'на', 'никогда', 'либо', 'как', 'до', 'все равно', 'с', 'через', 'количество', 'сейчас', 'он', 'не может', 'было', 'против', 'иметь', 'в', 'потому что', 'вкл.', 'не', 'поэтому', 'они ', 'даже', 'кого', 'это', 'видеть', 'где-то', 'интерес', 'поэтому', 'ничего', 'толстый', 'тогда как', 'много', 'всякий раз', 'найти', 'казаться', 'пока', 'посредством чего', 'в', 'ооо', 'огонь', 'также', 'некоторые', 'последний', 'чем', 'получить', 'уже ', 'наш', 'когда-то', 'будет', 'никто', 'тот', 'что', 'таким образом', 'нет', 'сам', 'вне', 'следующий', 'что угодно', 'хотя', 'хотя', 'и т. д.', 'который', 'было бы', 'там', 'ни', 'каким-то образом', 'поскольку', 'кроме того', 'кто-либо', 'тонкий', 'мы сами ', 'мало', 'третий', 'без', 'ничего', 'двенадцать', 'против', 'пока', 'двадцать', 'если', 'однако', 'нашла', 'сама', 'когда', 'может', 'наш', 'шесть', 'сделано', 'кажется', 'иначе', 'звонить', 'возможно', 'было', 'все же', 'заполнить', 'где ', 'иначе', 'все еще', 'внутри', 'его', 'для', 'вместе', 'в другом месте', 'на протяжении', 'из', 'например', 'другие', 'показать', 'искренне', 'где угодно', 'во всяком случае', 'как', 'есть', 'то', 'следовательно', 'что-то', 'настоящим', 'нигде', 'де', 'в последнее время', 'ни ', 'его', 'идти', 'сорок', 'положить', 'их', 'по', 'а именно', 'могл', 'пять', 'сам', 'есть', 'девять', 'потому', 'внизу', 'дно', 'тем самым', 'такой', 'оба', 'она', 'становиться', 'целое', 'кто', 'себя', 'каждый', 'через ', 'кроме', 'очень', 'несколько', 'среди', 'существование', 'быть', 'моё', 'далее', 'здесь', 'во время', 'почему', 'с', 'становится', 'около', 'а', 'со', 'кажущийся', 'из-за', 'где угодно', 'заранее', 'деталь', 'пятьдесят', 'становление', 'может', 'среди ', 'мой', 'пустой', 'оттуда', 'после этого', 'почти', 'наименее', 'кто-то', 'часто', 'от', 'держать', 'его', 'или', 'сверху', 'ее', 'никто', 'когда-нибудь', 'через', 'сотню', 'только', 'через', 'имя', 'восемь', 'три', 'назад', 'к ', 'все', 'стал', 'движение', 'я', 'мы', 'прежде', 'так', 'я', 'откуда', 'описать', 'под', 'всегда', «сам», «в», «здесь», «больше», «после», «сами», «вы», «выше», «шестьдесят», «их», «не сделал», «ваш», «сделал». ', 'действительно', 'большинство', 'везде', 'пятнадцать', 'но', 'должен', 'вместе', 'рядом', 'ее', 'сторона', 'бывший', 'кто-нибудь', 'полный', 'имеет', 'твой', 'чей', 'за', 'пожалуйста', 'среди', 'мельница', 'десять', 'казалось', 'иногда', 'должен', 'более ', 'взять', 'каждый', 'тот же', 'скорее', 'последний', 'и', 'вследствии этого', 'часть', 'за', 'одиннадцать', 'когда-либо', 'достаточно', 'опять', 'нас', 'еще', 'к тому же', 'в основном', 'один', 'тем временем', 'куда', 'там', 'к', 'дать', 'система', 'делать ', 'ан', 'эти', 'все', 'по направлению', 'этот', 'билл', 'не может', 'не', 'потом', 'за', 'были', 'ли', 'ну', 'другой', 'ниже', 'первый', 'на', 'любой', 'никто', 'много', 'серьезный', 'ре', 'два', 'не мог', 'меньше '}) Опять длинный список. Проверим, сколько стоп-слов в этой библиотеке.
print ( len (ENGLISH_STOP_WORDS))
Вывод:
318
Удалим стоп-слова из нашего текста.
слова = [слово для слова в тексте.
new_text = " ". соединение (слова)
печать (новый_текст)
print ("Старая длина: ", len (текст))
print ("Новая длина: ", len (new_text))
Вывод:
мет тихо. молчал весь час долгого пути Стоуни-Брук в Нью-Йорк.
Старая длина: 129
Новая длина: 72
Удаление стоп-слов уменьшило длину предложения со 129 до 72. Мы видим, что и Scikit-learn, и spaCy дали одинаковые результаты.
Могу ли я добавить в список свои стоп-слова? ✍️
Да, мы также можем добавить собственные стоп-слова в список стоп-слов, доступных в этих библиотеках, для нашей цели.
Вот код для добавления некоторых пользовательских стоп-слов в список стоп-слов NLTK:
sw_nltk. extend (['первый', 'второй', 'третий', 'я'])
print ( len (sw_nltk))
Вывод:
183
Мы можем видеть, что длина Стоп-слов NLTK теперь 183 вместо 179. И теперь мы можем использовать тот же код для удаления стоп-слов из нашего текста.
Можно ли удалить стоп-слова из готового списка? 👋
Да, если мы хотим, мы также можем удалить стоп-слова из списка, доступного в этих библиотеках.
Вот код, использующий библиотеку NLTK:
sw_nltk. удалить ("не") Стоп-слово «не» теперь удалено из списка стоп-слов.
В зависимости от используемой библиотеки вы можете выполнять соответствующие операции для добавления или удаления стоп-слов из готового списка. Я указываю на это, потому что NLTK возвращает список стоп-слов, в то время как другие библиотеки возвращают набор стоп-слов.
Если мы не хотим использовать какую-либо из этих библиотек, мы также можем создать собственный список стоп-слов и использовать его в нашей задаче. Обычно это делается, когда у нас есть опыт в предметной области в нашей области и когда мы знаем, каких слов следует избегать при выполнении нашей задачи.
Посмотрите на приведенный ниже код, чтобы увидеть, насколько это просто.
# создайте свой собственный список стоп-слов
my_stop_words = ['her','me','i','she','it']words = [word for word in text .split() если слово .lower() не в my_stop_words]
new_text = " ". join (слова)
print (new_text)
print ("Старая длина: ", len (текст))
print ("Новая длина: ", len 9000 4 (новый_текст))
Вывод:
При первой встрече было очень тихо. оставался тихим в течение всего двухчасового путешествия из Стоуни-Брук в Нью-Йорк.
Старая длина: 129
Новая длина: 115
Аналогичным образом вы можете создать свой список стоп-слов в соответствии с вашей задачей и использовать его. 🤟
В этой статье мы заметили, что разные библиотеки имеют разный набор стоп-слов, и мы можем четко сказать, что стоп-слова — это наиболее часто используемые слова в любом языке.