百度中文停用词表2012
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本着比
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彼此边
别
别的别说并
并且不比不成
不但
不独
不管
不光
不过
不仅
不拘
不论
不怕
不然
不如
不特
不惟
不问
不只
朝
朝着
趁
趁着
乘
冲
除
除此之外除非
除了
此
此间
此外
从
从而
打
待
但
但是
当
当着
到
得
的
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等等
地
叮咚
对
对于
多
多少
而
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而且
而是
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而言
而已
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反过来反过来说反之
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非徒
否则
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嘎登
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个
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各位
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跟
故
故此
固然
关于
管
归
果然
果真
过
哈
哈哈
和
何
何处
何况
何时
嘿
哼
哼唷
呼哧
乎
哗
还是
还有
换句话说换言之或
或是
或者
极了
及
及其
及至
即
即便
即或
即令
即若
即使
几
几时
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既
既然
既是
继而
加之
假如
假若
假使
鉴于
将
较
较之
接着
结果
借
紧接着进而
尽
尽管
经
经过
就
就是
就是说据
具体地说具体说来开始
开外
靠
咳
可
可见
可是
可以
况且
啦
来
来着
离
例如
哩
连
连同
两者
了
临
另
另外
另一方面论
嘛
吗
慢说
漫说
么
每
每当们
莫若某
某个某些拿
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哪边哪儿哪个哪里哪年哪怕哪天哪些哪样那
那边那儿那个那会儿那里那么那么些那么样那时那些那样乃
乃至呢
能
你
你们您
宁
宁可宁肯宁愿哦
啪达
旁人
呸
凭
凭借
其
其次
其二
其他
其它
其一
其余
其中
起
起见
起见
岂但
恰恰相反前后
前者
且
然而
然后
然则
让
人家
任
任何
任凭
如
如此
如果
如何
如其
如若
如上所述若
若非
若是
啥
上下
尚且
设若
甚而甚么甚至省得时候什么什么样使得是
是的首先谁
谁知顺
顺着似的虽
虽然虽说虽则随
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所以他
他们他人它
它们她
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替
通过同
同时哇
万一
望
为
为何
为了
为什么为着
喂
嗡嗡
我
我们
呜
呜呼
乌乎
无论
无宁
毋宁
嘻
吓
相对而言像
向
向着
嘘
呀
焉
沿
沿着
要
要不
要不然要不是要么
要是
也
也罢
也好
一
一般
一旦
一方面一来
一切
一样
依
依照
矣
以
以便
以及
以免
以至
以至于以致
抑或
因
因此
因而
因为
哟
用
由
由此可见由于
有
有的
有关
有些
又
于
于是
于是乎与
与此同时与否
与其
越是
云云
哉
再说
再者
在
在下
咱
咱们
则
怎
怎么办怎么样怎样
咋
照
照着
者
这
这边
这儿
这个
这会儿这就是说这里
这么
这么点儿这么些这么样这时
这些
这样
正如
吱
之
之类
之所以之一
只是
只限
只要
只有
至
至于
诸位
着
着呢
自
自从
自个儿自各儿自己
自家
自身
综上所述总的来看总的来说总的说来总而言之总之
纵
纵令
纵然
纵使
遵照
作为
兮
呃
呗
咚
咦
喏
啐
喔唷
嗬
嗯
嗳
google停用词列表
无论是英文还是中文，页面内容中都会有一些出现频率很高，却对内容没有任何影响的词，如“的”、“地”、“得”之类的助词，“啊”、“哈”、“呀”之类的感叹词，“从而”、“以”、“却”之类的副词或介词。这些词被称为停止词，因为它们对页面的主要意思没什么影响。英文中的常见停止词有the，a，an，to，of等。为节省存储空间和提高搜索效率，搜索引擎在索引页面或处理搜索请求时会自动忽略某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words(停用词)。文档中如果大量使用停用词容易对页面中的有效信息造成噪音干扰，所以搜索引擎在运算之前都要对所索引的信息进行消除噪音的处理。 搜索引擎停用词常见有以下两类： 1、这些词应用十分广泛，在Internet上随处可见，比如“Web”一词几乎在每个网站上均会出现，对这样的词搜索引擎无法保证能够给出真正相关的搜索结果，难以帮助缩小搜索范围，同时还会降低搜索的效率； 2、这类就更多了，包括了语气助词、副词、介词、连接词等，通常自身并无明确的意义，只有将其放入一个完整的句子中才有一定作用，如常见的“的”、“在”之类。 举个例子来说，象“IT技术”，虽然其中的“IT”从我们的本意上是指“Information Technology”，事实上这种缩写也能够为大多数人接受，但对搜索引擎来说，此“IT”不过是“it”，即“它”的意思，这在英文中是一个极其常见同时意思又相当含混的词，在大多数情况下将被忽略。我们在IT技术点评中保留“IT”更多地面向“人”而非搜索引擎，以求用户能明了IT技术点评网站涉及的内容限于信息技术，虽然从SEO的角度这未必是最佳的处理方式。 a able about above abst accordance according accordingly across act actually added adj affected affecting
stop words stop words list 中英文混合停用词表
stop words lis 即：停止词列表就是已经被搜索引擎认为是没有必要收录的词，可能这词没意思，或者这个词非常高的密度了。为了节约服务器资源，搜索爬虫就拒绝在收录这样的词了。 -- ? “ ” 》 －－ able about above according accordingl y across actually after
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中文停用词
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中文文本关键词抽取方法的研究
中文文本关键词抽取方法的研究 摘要：在关键词抽取方法研究中，提出了多步骤的中文文本关键词抽取方法。该方法采用一元、二元及三元文法进行文本候选关键词的抽取，提出基于语言学特征的扩展tf/idf关键词的加权计算方法，以及对抽取未登录词的关键词的方法和对关键词抽取进行优化的策略。 关键词：多步骤；候选关键词；未登录词 在信息飞速发展的时代，人们在信息的海洋中要“广、快、精、准”地查找到自己所需要的信息也变得越来越困难。合适的抽取出关键词，能在一定程度上解决信息过剩所带来的一些问题。 文章综合各种算法的优缺点并结合中文关键词抽取的特点。使用了一元、二元及三元文法在文本中掘挖候选关键词，提出基于标题挖掘的方法来检测未被分词器发现的潜在关键词。试验表明文章提出的关键词抽取方法在查准率和查全率上都比已有的算法有显著的提高，同时也为信息检索和文本的自动生成打下良好的基础。 1关键词抽取步骤及算法 关键词是指几个能对文本概述、与文本语义内容相关的词或短语，具体包括文中出现的人物、地点（国家、地区或特定场所）、机构、组织、主题概念等，抽取步骤如图1所示。 1.1预处理 对于一篇文本，首先利用ICTCLAS(汉语词法分析系统)来完成文档的分句、分词和词性标注的预处理工作。同时去掉一些不符合定义的词及停用词（不符合作为关键词的词），虚词、标点符号是毫无疑问要被滤去的。另外，一些方法中中认为关键词只包括名词或名词短语，因而要把词性为形容词、副词、动词等词性的词给过滤了，剩下的为关键词候选词集。 1.2特征计算 从词的词频、词性、出现位置及形态四方面考虑，除词性外为每个词设置了七个特征值，各特征及计算方法如表1所示。特征计算过程还负责将一些时间词、地点词等进行归一化的处理，如“元宵”及“元宵节”、这些词在同一篇文本中出现，其实是同一个概念，文章根据它们的常用程度w.ctf及在文中的出现频率w.tf，将一词合并到另一词中，然后频率相加，其他特征的合并以强特征为准。 1.3新词发现
用于中文信息自动分类的《中图法》知识库的构建(一)
用于中文信息自动分类的《中图法》知识库的构建(一) 1、前言 随着计算机、网络技术的迅速发展，为了实现网络信息处理的智能化、自动化和精细化，以词表、分类表、语言形式出现的各种情报检索语言加快了与标记语言、超文本技术和其他软件技术的融合，出现了新一代的情报检索语言与自然语言的结合体——知识组织系统。 知识组织系统是指各种对人类知识结构进行表达和有组织阐述的语义工具，主要包括分类法、主题词表、语义网络、主题图、知识本体等1]。分类法和主题词表在信息资源的加工组织中发挥着重要的作用，而语义网络、主题图、知识本体则是针对第二代语义Web提出的知识组织系统。本文所讨论的《中国图书馆分类法》（以下简称《中图法》）知识库也是一种知识组织系统，或称为用于自动标引和分类的专家系统，它建立在《中图法》的基础上，通过机器统计归纳出众多人工标引记录中所凝结的标引经验，建立分类号、主题词、关键词之间的概念对应关系，从而实现对文献的自动标引和自动分类，进而实现概念检索。 2、《中图法》知识库构建的原理 分类检索语言、主题检索语言和自然语言是3种不同的情报语言系统，标识和组织方式各不相同，但在本质上是一样的，都是一种主题概念标识系统，分类号、主题词、关键词都可用来表示某一文献信息的主题概念。因此，这三者之间存在着隐含的概念对应关系，即兼容关系2]。 国内大多数图书馆、情报机构和信息中心所拥有的文献数据库中存在着大量的人工标引记录，这些记录中包含分类标引和主题标引（主题词串或关键词串）双重数据。我们可以通过对这些标引数据的计算机处理，挖掘出分类号—主题词串—关键词串之间的概念对应关系，实现三者之间的兼容互换3]。在此基础上，构建一个自动标引和自动分类用知识库，实现中文文献的自然语言标引、主题规范、自动分类及概念检索。 不管是分类检索语言还是主题检索语言，乃至任何知识组织系统，都使用了分类方法。而《中图法》是一个建立在知识分类基础上、可用于信息组织的概念语义网络，因此，我们选择《中图法》作为本知识库的主干体系4]。 （1）《中图法》是我国自编的一部大型综合性图书分类法，可用于图书资料、音像资料和其他类型信息的分类标引和检索。它在国内有着最广泛的影响和最众多的用户，是早已被大家公认的“不是标准”的标准。 （2）《中图法》自首次出版以来，在30多年里经过图书情报领域和其他各专业领域专家多次修订改版，具有广泛的学科覆盖面、完善的知识组织结构，在等级体系的基础上加入了分面组配的功能，能够适应现代文献信息分类自动化的需求。《中图法》已建成了用最详细的元数据格式——MARC描述的《中图法》数据库，2000年出版了电子版，而且正在向网络版发展。 （3）目前国内几大文献数据库的分类标引均以《中图法》为分类依据，选择《中图法》作为知识库的组织框架，可以直接利用这些现已达到数百万、上千万条的标引记录，从而免去类号转换的麻烦。 （4）《中图法》从90年代起，已经实现了与国内规模最大、用户最多的叙词表——《汉语主题词表》（以下简称《汉表》）的兼容互换，研制并出版了国内最大的分类主题一体化词表——《中国分类主题词表》（简称《中分表》）。近几年还完成了《中分表》电子版的开发，并在新版中大幅度地增加了入口词，加快了检索语言的自然语言化。这一切为分类检索语言、主题检索语言、自然语言三者在标引、检索中的互操作奠定了基础。 （5）《中图法》的网络信息分类组织的可行性得到了大多数专家的认同，它也正在采取分面化、增加自然语言接口、增加超文本链接等多种措施，以适应网络信息组织的发展需求。 总之，在构建中文文献自动标引和自动分类系统用知识库时，选择《中图法》作为知识库的
基于SVM的中文文本自动分类研究
文章编号:100622475(2006)0820005204 收稿日期:2005209215 作者简介:马金娜(19792),女,河南项城人,上海理工大学管理学院硕士研究生,研究方向:文本挖掘;田大钢(19582),男,江西人,副教授,研究方向:决策支持系统,数据挖掘,优化计算。 基于SVM 的中文文本自动分类研究 马金娜,田大钢 (上海理工大学管理学院,上海 200093) 摘要:详细介绍了进行文本分类的过程,并着重介绍了一种新的基于结构风险最小化理论的分类算法———支持向量机,通过实验比较支持向量机算法和传统的K NN 算法应用于文本分类的效果,证实了支持向量机在处理文本分类问题上的优越性。 关键词:文本分类;支持向量机;特征提取中图分类号:TP391 文献标识码:A R esearch on Chinese 2text Automatic Classi fication B ased on SVM MA Jin 2na ,TI AN Da 2gang (C ollege of Management ,University of Shanghai for Science and T echnology ,Shanghai 200093,China ) Abstract :This paper describes the course of text classification and a new efficient classification alg orithm ———Support Vector Machine.In the end ,S VM and the traditional text 2classification alg orithm ———K NN are applied to Chinese 2text automatic classification ,it is proved that the S VM is superior. K ey w ords :text classification ;S VM;feature selection 0 引 言 所谓“数据丰富但知识缺乏”的现状导致了数据挖掘(Data Mining )技术研究的兴起,数据挖掘是从海量的结构化信息中抽取或挖掘隐含信息和知识的重要方法和途径[1]。当前,数据挖掘技术已经相当成熟了。但是,F orrest Research 的统计资料指出,80%以上的数据以非结构化的形式存在[2],如文档、手册、E 2mail 、技术报告、专家陈述等,所以出现了对从文本中 发现知识(K nowledge Discovery in T exts )的巨大需求。文本挖掘(T ext Mining or T ext Data Mining )就是从文本集中挖掘和发现隐含的归纳知识,如关联知识、时间序列信息,甚至科学文献的创新推断和假设等。文本挖掘的具体实现技术主要有:特征提取、主题标引、文本分类、文本聚类、自动摘要。本文所要讨论的是文本分类(T ext Classification )方法。文本分类的任务是基于内容将自然语言文本自动分配给预定义的类别, 文本分类既是一种文本挖掘任务,也是对文本进行深层次挖掘的预处理步骤。本文将深入地探讨中文文本分类的关键技术,并研究当前应用于文本分类效果较好的支持向量机算法,将其与传统的K NN 算法相比较,证实支持向量机在文本分类上的优越性,并针对其缺点,提出在进行文本预处理时给予改善。 1 文本预处理 由于文档都是非结构化的,而且文档的内容是人类所使用的自然语言,计算机很难处理其语义,因此要进行必要的文本预处理。由于西文文本词与词之间有明显的间隔符分开,而中文没有,中文是连续的字串,因此对中文文本预处理时还要进行句子的切分(Segmentation )。通常采用词(w ords )或者n 2grams (N 2 元长度为n 的有序单词集合)法来做中文句子的切分。我国对自动分词的相关研究已进行了十几年,清华大学计算机系、北京大学计算语言学研究所和山西 计算机与现代化 2006年第8期 J IS UAN J I Y U XI ANDAIH UA 总第132期
WinGo财经文本数据平台(中文名为文构财经文本数据平台
WinGo财经文本数据平台（中文名为“文构财经文本数据平台”）是中国首家基于上市公司披露文本的人工智能财经数据平台。平台从学术研究和业界量化投资需求出发，聚焦于海量财经文本数据，应用自然语言处理、深度学习和人工智能技术对财经文本进行深度加工，为用户提供财经文本的词频、相似词、文本特征等全新深度处理的数据，从而为学术研究、投资决策应用等提供多方位支持。 WinGo数据平台由业内专家和高校知名学者主持设计，打破了财经文本分析的技术壁垒，大幅降低研究成本，为广大研究和分析人员开辟出全新的研究模式。 1.WinGo数据库内容 WinGo数据平台由词频、相似词、文本特征指标、会计与金融指标以及在线定制五大数据库组成。数据源涵盖范围广阔，囊括了上市公司披露的年度报告、季度报告、内部控制评价报告、社会责任报告、业绩说明会、IPO招股说明书、审计报告等。数据区间最早可追溯到2001年，共收录文档二十余万份，文字逾百亿。 图1 WinGo数据库内容 1.1 词频系列数据库 词频指某个词汇或某类词汇在文本中出现的频率。作为文本分析的基石，词频可以有效帮助研究人员实现各类特征指标的构建，具体应用过程如下图所示：
注：①⑤⑥步骤为用户操作；②④步骤使用WinGo词频功能；③步骤使用WinGo相似词功能 图2 WinGo 词频应用流程图 首先，研究人员根据理论或文献确定度量某个经济管理概念的初始关键词词集；然后，通过WinGo词频数据库获取目标词集在多种财经文本语料中的词频；接下来，便可基于词频信息进行相关概念的测度，并可以进一步构建自己独特的文本特征指标，从而得到新的因子用以更深层次的研究（即图2的①②⑤⑥步骤）。 目前，基于文本词频的概念测度是经济管理研究的学术前沿。例如，Loughran and McDonald（2011）通过计算财经专用积极消极词汇的词频比率构建适用于年报的语调测度方法，并研究了语调和股票收益率、交易量以及股票波动率等的关系。姜付秀等（2015）通过计算“诚信”等关键词在年报、内部控制评价报告等文本中出现情况构建了企业诚信文化指标，发现以诚信作为文化的企业盈余管理水平更低。王雄元等（2017）通过计算“风险”、“不确定性”等词汇的词频比例，构建了企业风险指标，研究得出企业风险披露水平与分析师预测精确度正相关。 1.2 相似词系列数据库 构建特定的文本指标时我们一般需要用到语义相似的多个词汇，在现有的学术研究中，扩充词集的方法主要有两种：第一是通过同近义词词典人工查找对词集进行扩充，第二是通过人工阅读所要研究的语料来扩充词集。然而，人工查找的方式往往会忽略文本语境，而且存在较强的主观性偏差，因而不能全面、准确、客观地衡量文本特征。 在此情况下，WinGo平台推出了“深度学习相似词”数据库，采用Word Embedding（词向量）模型对海量财经文本语料进行训练，构建词汇相似度计算模型，成功提取基于财经语料的语义相似词集。这种方法打破了传统的技术壁垒，克服了现有方法的缺陷，大幅降低了研究成本。因此，在确定好初始词集后，研究人员可使用WinGo相似词产品（深度学习相似词) 进行词集扩充（即图2的③④步骤）。