一、前期准备

**主要工具：**jieba
**数据介绍：**从万方数据平台中收集到的区块链技术领域的专利文献。
**stopwordsHIT.txt：**停用词表。
**userdict.txt：**用户词典。为提高分词精度，本词典中包含大量区块链技术领域专业词汇。

二、操作过程

1、原始数据

2、去停用词

####加载停用词
def load_stopword():
    f_stop = open('stopwordsHIT.txt', encoding='utf-8')  # 自己的中文停用词表
    sw = [line.strip() for line in f_stop]  # strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格）
    f_stop.close()
    return sw

3、分词

# 中文分词并且去停用词
def seg_word(sentence):
    file_userDict = 'userdict.txt'  # 自定义的词典
    jieba.load_userdict(file_userDict)# 加载用户词典

    sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip(),HMM=True) # HMM参数可选可不选，默认为False
    stopwords = load_stopword()
    outstr = ''
    for word in sentence_seged:
        if word not in stopwords:
            if word != '/t':
                outstr += word
                outstr += " "
    return outstr

4、完整代码

首先定义方法。

import pandas as pd 
import jieba

####加载停用词
def load_stopword():
    f_stop = open('stopwordsHIT.txt', encoding='utf-8')  # 自己的中文停用词表
    sw = [line.strip() for line in f_stop]  # strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格）
    f_stop.close()
    return sw

# 中文分词并且去停用词
def seg_word(sentence):
    file_userDict = 'userdict.txt'  # 自定义的词典
    jieba.load_userdict(file_userDict)# 加载用户词典

    sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip(),HMM=True) # HMM参数可选可不选，默认为False
    stopwords = load_stopword()
    outstr = ''
    for word in sentence_seged:
        if word not in stopwords:
            if word != '/t':
                outstr += word
                outstr += " "
    return outstr

原始文件的数据量较大，本文只选取其中10条作为演示。

df=pd.read_excel("Patent_data.xlsx")
data=df[0:10]
## 专利名称对于反应主题也有较大作用。分词时考虑专利名称与专利摘要
data["cutted_Content"]=data["名称"].apply(seg_word)+data["摘要"].apply(seg_word)

查看分词结果

data["cutted_Content"]

所有数据展示

data