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在自然语言处理（NLP）领域，文本数据的预处理是至关重要的基础环节。它如同工匠雕琢璞玉前的打磨工作，直接影响后续模型分析与挖掘的效果。本文将基于 Python，以电商平台的差评和优质评价文本数据为例，详细展示中文文本从原始读取、分词到停用词去除的完整处理流程。

一、数据读取：获取原始评价文本

首先，使用pandas库读取存储在本地的差评和优质评价文本数据。数据以文本文件形式存在，编码格式为gbk ，通过read_table函数可以轻松将数据加载到数据框中。

复制代码

import pandas as pd
cp_content = pd.read_table(r".\差评.txt",encoding='gbk')
yzpj_content = pd.read_table(r".\优质评价.txt",encoding='gbk')

上述代码中，cp_content和yzpj_content分别存储了差评和优质评价的文本数据。通常，这些数据文件中会包含诸如评价内容、评价时间、用户 ID 等多列信息，在本次处理中，我们重点关注核心的评价内容列。

二、中文分词：利用 Jieba 库拆解文本

中文与英文不同，英文单词间天然存在空格分隔，而中文文本是连续的字符序列，因此需要专门的分词工具将其拆分为词语单元。Jieba 分词是 Python 中最常用的中文分词库之一，它支持精确模式、全模式、搜索引擎模式等多种分词模式，能够满足不同场景的需求。

我们通过以下代码对差评和优质评价文本进行分词处理：

复制代码

import jieba
cp_segments =[]
contents = cp_content.content.values.tolist()
for content in contents:
    results = jieba.lcut(content)
    if len(results) > 1:
       cp_segments.append(results)
cp_fc_results=pd.DataFrame({'content':cp_segments})
cp_fc_results.to_excel('cp_fc_results.xlsx',index=False)

yzpj_segments = []
contents = yzpj_content.content.values.tolist()
for content in contents:
    results = jieba.lcut(content)
    if len(results)>1:
        yzpj_segments.append(results)
yzpj_fc_results=pd.DataFrame({'content':yzpj_segments})
yzpj_fc_results.to_excel('yzpj_fc_results.xlsx',index=False)

在上述代码中：

首先将数据框中content列的数据提取并转换为列表形式，方便后续逐句处理。
使用jieba.lcut函数对每一条评价文本进行分词，lcut表示以列表形式返回分词结果。
为了保证分词结果的有效性，过滤掉分词后词语数量小于等于 1 的情况（这类结果可能是无意义的短文本或异常数据）。
最后将分词结果存储到新的数据框中，并保存为 Excel 文件，便于后续查看和进一步处理。

三、停用词去除：净化文本数据

在分词后的文本中，存在大量如 "的""了""在""是" 等对文本语义表达贡献较小的词语，这些词语被称为停用词。去除停用词可以有效减少数据噪声，突出文本的关键信息，提升后续分析的效率和准确性。

我们从本地读取停用词表，并编写函数实现停用词去除功能：

复制代码

stopwords = pd.read_csv(r".\stopwordscN.txt",encoding='utf8', engine='python',index_col=False)

def drop_stopwords(contents, stopwords):
    segments_clean=[]
    for content in contents:
        line_clean =[]
        for word in content:
            if word in stopwords:
                continue
            line_clean.append(word)
        segments_clean.append(line_clean)
    return segments_clean

contents = cp_fc_results.content.values.tolist()
stopwords = stopwords.stopword.values.tolist() 
cp_fc_contents_clean_s = drop_stopwords(contents, stopwords)

contents = yzpj_fc_results.content.values.tolist() 
yzpj_fc_contents_clean_s = drop_stopwords(contents, stopwords)

具体步骤如下：

使用pandas读取停用词表文件，通常停用词表是一个包含多列数据的文本文件，这里假设stopword列存储了具体的停用词。
定义drop_stopwords函数，该函数接收分词后的文本列表和停用词列表作为参数。在函数内部，通过双重循环遍历每一条文本中的每个词语，判断词语是否在停用词列表中，如果是则跳过，否则将词语保留，最终返回去除停用词后的文本列表。
分别对差评和优质评价的分词结果进行停用词去除操作，得到清洗后的文本数据。

四、总结与展望

通过上述步骤，我们完成了从原始评价文本数据到清洗分词的全流程处理。这一系列操作是中文文本处理的基础且关键环节，为后续诸如情感分析、文本分类、主题建模等高级自然语言处理任务奠定了坚实的基础。

后续，我们可以基于这些清洗后的数据，进一步探索文本向量化（如使用词袋模型、TF-IDF、Word2Vec 等方法），并结合机器学习或深度学习模型进行情感倾向判断，区分差评和优质评价；也可以进行文本相似度计算，挖掘相似评价内容，为商家改进服务、优化产品提供有价值的参考。