python文本分析停用词及jieba停用词表

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顶刊文本分析常用



[1]袁淳,肖土盛,耿春晓等.数字化转型与企业分工：专业化还是纵向一体化[J].中国工业经济,2021,No.402(09):137-155.
[2]吴非, 胡慧芷, 林慧妍,等. 企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J]. 管理世界, 2021, 37(7):15.
[3]李玉花,林雨昕,李丹丹.人工智能技术应用如何影响企业创新[J].中国工业经济,2024,(10):155-173.

  停用词是指在文本分析中，那些对文本内容的理解和分析没有实质性帮助、需要被过滤掉的词，例如 “的”“地”“得”“啊”“呀”“呢” 等。jieba 是一个常用的中文分词工具，它有自己的停用词表。停用词及 jieba 停用词表在文本分析中的作用主要有以下几点：

提高分析效率：文本中停用词的出现频率通常很高，如果在分析过程中不将其去除，会增加数据处理的负担，延长分析时间。去除停用词后，可以减少数据量，使算法能够更专注于有实际意义的词汇，从而提高分析效率。

降低噪声干扰：停用词本身不携带太多有价值的信息，反而会在文本分析中产生噪声，干扰对文本主题和关键信息的提取。例如在情感分析中，停用词可能会影响对文本情感倾向的准确判断；在文本分类中，也可能会干扰分类模型的准确性。通过使用停用词表去除这些无关词汇，能够降低噪声，提高文本特征的纯度，使分析结果更加准确和可靠。

突出关键信息：去除停用词后，文本中的关键信息和有代表性的词汇能够更加突出。这有助于更准确地提取文本的主题、关键词等重要信息，便于进行后续的文本挖掘、信息检索等任务。例如在关键词提取中，停用词的去除可以让真正具有代表性的关键词更容易被识别出来，从而更好地概括文本的主要内容

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