将单词添加到 scikit-learn CountVectorizer 停止列表答案

【问题标题】：Adding words to scikit-learn's CountVectorizer's stop list将单词添加到 scikit-learn CountVectorizer 停止列表
【发布时间】：2014-08-14 16:58:22
【问题描述】：

Scikit-learn 的 CountVectorizer 类允许您将字符串“english”传递给参数 stop_words。我想在这个预定义列表中添加一些东西。谁能告诉我该怎么做？

【问题讨论】：

你的意思是你想要默认的'english'stop_words 加上你自己的一些额外的？
这篇文章救了你一命。

标签： python scikit-learn stop-words

【解决方案1】：

根据sklearn.feature_extraction.text 的source code，ENGLISH_STOP_WORDS 的完整列表（实际上是frozenset，来自stop_words）通过__all__ 公开。因此，如果您想使用该列表以及更多项目，您可以执行以下操作：

from sklearn.feature_extraction import text 

stop_words = text.ENGLISH_STOP_WORDS.union(my_additional_stop_words)

（其中my_additional_stop_words 是任何字符串序列）并将结果用作stop_words 参数。 CountVectorizer.__init__ 的这个输入由 _check_stop_list 解析，它将直接传递新的 frozenset。

【讨论】：

有趣的是，该集中只有 318 个停用词。也许这些预先提供的停用词需要由使用它的人扩展。
与 CountVectorizer 配合得非常好(stop_words = text.ENGLISH_STOP_WORDS.union(array_example))