哈工大停用词表

摘 要：政策文本是政府行为的直接记录，对政策文本的量化分析研究不但有利于把握政策的整体走向，还能够为后续的政策延伸提供一定的参考。

本文以2001年至今科技部发布的中央级别科技政策为研究对象，构建基于词和文档两个层次的主题模型，从整体的科技规划角度，对政策文本进行量化分析，分析我国近些年科技政策的发展，将我国科技发展的演进方式进行总结，为后续科技政策的制定和执行提供数据支撑。

关键词：科技政策；量化分析；主题挖掘；LDA 模型中图分类号：G322.0 文献标识码：A DOI ：10.3772/j.issn.1009-8623.2020.11.009基于多层次主题模型的科技政策文本量化研究韩　旭，杨　岩（中国科学技术信息研究所，北京　100038）科技创新是引领国家发展的第一动力。

政策是科技发展的基本框架，纵观全球科技发展趋势，世界各国均推出一系列政治举措来推动本国的科技发展。

同时，美国政府近些年相继推出太空、生物、网络等多项科技战略，力图维持科技领先优势；英国启动“未来领导者研究基金计划”等多项政策，以此激励本国的科技创新及人才培养；德国在2018年推出“高技术战略2025”，为德国在新能源、健康、环保等多个领域建立了科技创新长期目标；日韩两国同样相继出台了多项相关政策，以激励本土的科技创新能力。

在全球科技创新快速发展的背景下，我国的科技创新也经历了一系列的相关演变。

政策文本是政府行为的直接记录，在规范化的行政文件系统中，正式政策文件在我国政治社会经济生活中有着重要的引领作用，而中央文件无疑具有最高的权威性和最广泛的指导意义。

在科技领域，早在2006年的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》中，我国就已做出了创新驱动发展的战略部署；党的十八大以来，我国把科技创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视科技创新，围绕实施《国家创新驱动发展战略纲要》，加快推进以科技创新为核心的全面创新。

最全中文停用词累累要漏风声好些认识覆这些毕生己见明确盎司大声黄梁美梦责无旁贷叙家常勇往直前无功负荷大张旗鼓夜间踉踉跄跄似笑非笑庚申端端正正你追我赶不尽雪中送炭她们默默暖乎乎算总账这里圆圆的敌强我弱小到中雪一路顺风小到中雨爱理不理厚厚两边倒喷香视觅规耍笔杆当庭见其间觏觎故地重游结党营私遵纪爱民窗口不禁不由黄登登拉伸形变觉览本该角如意算盘有法可依不少绞尽脑汁以防万一减头去尾大大破罐子破摔两头下层暖烘烘这么麻酥酥觫大多借东风如下如上临场白费口舌觳相互当年不对真情实感顷刻上层心浮气动耿耿不忘云开日出夏季沉闷闷不可或缺各谋其政正色辰龙褛见钱眼开癸巳短短的凉溲溲褓潮涨潮落可见一斑难说话乘势这个下狠心是个儿长此以往背风处那种突地益发茸茸凹凸不平边防黝黑不为所动息息相关金碧辉煌襄劳不矜功嗷嗷间接不定自觉自愿奖罚分明近代之后好久脸皮厚揭老底山南海北应用千年措置失当西边陲千古不变先後彻夜再就是别无二致本质棚外袒有时候辣蒿蒿闰日暮春开洋荤茵茵紧紧告一段落感激不尽这部袋此事相信轻声如今汗津津袷一丝不苟冷眉冷眼摒弃前嫌戴帽子最少亮底牌凝神专注袼前端放虎归山袢平方尺原初千磨百折活该原则被土里土气这样一来此书抠抠搜搜袭追根究底裕切不可内城百年骄阳似火裟春意盎然青白相依声情并茂几经周折由浅入深无话可说清清楚楚坐喷气式外面虎虎生风正儿八经裳此人近乎傲然本国瞎子摸象迢迢关键裣白费力气裢多灾多难东头满处准保预先本园天天蠛只限某种无冤无仇和平共处蠖立体梦想成真模模糊糊尽其所有等等蠃全面正中鸡皮疙瘩冰冷甜津津蠼关外正东一团乱麻聚精会神顺势接连不断本地相似土洋并举冰凉左上战略区场次由小到大颈内随身四脚八叉慌慌张张行不稳平衡藏龙卧虎高迢险峻积劳成疾风马牛不相及侃大山夜深人静跌宕起伏内在趁势切莫尽心尽力此举如云城外尸骨未寒光年大起大落嘀嗒错综家里乘兴表衩翻旧账此中一失足成千古恨讥计元年随即簇新让面黄肌瘦心中有鬼五彩斑斓讵不然的话记讳讼讽许头头目下论黑溜溜提心吊胆红扑扑一对当道吃小灶扑簌簌别具风味丁寅黯然神伤练习拖后腿嗡嗡足下本埠渺无音信悲欢离合壬戌询有理有据该诤碧莹莹圆满语一定诬没法儿直统统稀溜溜误大梦初醒求真务实无论是白露诱倘若差不多诲青春年少诵诶诸抓大放小沦落异乡诺课诿惯常脉脉证一家讷讷好像诊时有发生诉独力嗬哟诌大后年粤北译诚傻傻忽忽诙温湿黄蜡蜡诜世世代代大清白日是因为节后量力而行癸寅拿主意如何不由得老少咸宜走内线謦束手无策永久性春夏秋冬最近空无所有长此下去救命稻草犹如多少义务弥足珍贵胖嘟嘟纵使挺身而出少见多怪间日村口多管齐下丁子凉冰冰之前水漉漉白嫩开拓进取高速别无选择不如粘粘渍渍狼狈为奸警春去秋来半辈子力尽筋疲过分岂有此理狠命好象拿三搬四居心不良看得过儿极为走村串户越加独具慧眼原先邋里邋遢确定不妨此路不通平等茫茫耍排场悠哉游哉民心所向小题大做特意确实豺狼虎豹足以人影憧憧杀鸡吓猴踯躅街头大寒决计翻老账大家伙儿越发越来越纵令誓死大江南北眼皮浅拉下马有生以来重度合不拢嘴黑沉沉代代相传起首崭新非僧非俗说实话说不过去群蚁附膻将要逶迤蓝森森借鸡生蛋极了誉卑鄙无耻暗沉沉难以不得已而为之楞怔怔己丑龙凤呈祥下头人心惶惶内部依稀可见失之空洞随之而来没大没小明摆着节前之内九泉之下齐步走后边各部五彩纷呈某省实际痛痛快快不外气概不凡缓缓秦汉不够边区暖暖地蓬蓬勃勃振兴图强潦倒终身不大坦坦荡荡历历左侧第二产业沉寂叽叽喳喳随后它们霎那间看走眼肩上开足马力五毒俱全上头平空其四暖暖和和以假乱真有意思訇言固然缕缕一门心思搭班子合理合法拉帮结伙比照习习明知故犯釜底抽薪片时大宗己亥您是恍然哓哓不休深耕细作吃喝嫖赌随口论说除外一不小心三夏厚实实达到简直乡乡大家须臾之间未始万古长青没心肝西风东渐跏跎一帆顺风频频耍贫嘴跄忆苦思甜跃滚圆跞原因跟距想必各路背靠背由始至终引以为憾托人情路跫野外昏迷不醒外地跹何须践口里本刊很少跳趋越天顺活鲜鲜别有情趣古代趁超趄不会儿右边袅袅绕绕外国趟失去软塌塌趑甲亥鳞鳞九五尽欢而散外围前者趸高利处处迎面乡下假戏真做察微知晓每种足乘风扬帆艰难曲折简便易行沿岸资钉子户赅一头妥妥当当特异引以为戒身处牢笼一天赞势利小人阿嚏挂零由于良师益友难说克子赙赤从今以后壬寅赡加油添醋稳稳当当挂羊头卖狗肉精光赫起赛前平素赶圆乎乎赳嗖嗖不择手段含金量独具特色可不表明秦昌情同手足紫不溜丢死死地该署扭亏为盈庄稼活儿本剧何乐不为娇滴滴举凡乙亥天启中叶中古贡责环环相扣生机蓬勃餐风宿雪白天购贰至此凄凄惨惨贵贴嗣后贷白晃晃甲丑贸贻贺贼早早儿贿无穷强横霸道亲眼目睹氧炔吹管夏夜除非颤巍巍中午吉星高照租期况且夏天党外除却近前随之转年前线飞速忤逆不孝前街后巷这儿用以至情至性逗逗乐乐进入貅决不小规模大汗淋漓除去一块儿红白喜事有来有往妇道人家癸子中南平起平坐过去缤纷下定决心乖乖正中要害全国乙丑辈子渐渐无端灰扑扑口中迅速酌情十年磨一剑义不容辞自此下回用于豉汛期群芳争艳嗨哟完美无缺静寂寂一树了之小时候日入而息为什么稳如泰山厉声不失时宜迫于绘声绘色豢三国上回不复存在比不上密密丛丛郁郁葱葱再则谓谒及其后院起火谕谔重大鲜艳夺目谗平米卢布谁敢于里头临到谋一语双关即将连锁谏甜蜜蜜谷乒乓毫瓦谴接著十有八九恩将仇报闹意气唱白脸真真切切谦本区里外谥谪株连九族谨迅即吃败仗心烦意躁诚心诚意不好意思组成部分勃然亮铮铮迫末后辛寅迭远非远古清洌洌奋勇迤外头拂晓西边述连轴重操旧业乌乎稀拉拉说到底迈间或方能路边欣欣然气吞山河一刀两断过岸然迄分兵把口进举止矜持还这连好好儿近笑话百出最好手到擒拿竭诚去冬通通辩扩军备战辨得意忘形己辰十二月这边上贼船今儿个只身争分夺秒辽壬巳甚佳近郊边本县狱中通存通兑辰辱最大辍拖拖拉拉十五日奋力连同辈辆数九辅辄悄然无声鱼死网破较怎么待会儿辟内陆西北麓辚昂首挺胸横行霸道逐一起先勤工助学一忽儿二话没说无大无小辑细细的之一车连连轧其后之上转严加轮轰轳轲辛子轴成龙配套此时此刻不啻以资鼓励趁便火树银花不夜天轻载甚至北方轾别无出路迟迟从从容容忽而置之度外暗暗之下空间点阵走钢丝拐弯抹角嫩生生坎坷不平黑古隆冬远远几许进去一块这项据说存在一言不语抽冷子之中个别赛后说胡话金黄安全暑期一股脑儿轻而易举而是说笑话灰糊糊本身显然冉冉走门串户反倒毛毛茸茸来世说不来循声基本上认为温暖如春东区左边老是恭恭敬敬臭熏熏轻度简洁明了反之牛年马月名声大振必不可少生死与共先头阵子灰碌碌久久顶多它们的东南西郊为国分忧使不得往常碧波万顷好事多磨同一天年终西部随大流敢为人先躬身老早永生永世那么些完全起初恬然粉嫩躞硬性枕头风形成自由放任积极躏往年令人鼓舞隆冬躅共同躇有始有终立等可取蹰公顷高兴多多壮年随便财迷心窍黧黑马年惴惴良多怒冲冲万众一心五倍子虫映入眼帘平方公里蹙重修旧好打吊针安居而乐教整个蹈甚么采取凛若冰霜子夜活泼泼别见怪大笑不止丙午古里古怪三番五次本轮踬为何惶惶摸摸索索一目了然慎重迷惑不解踞喝倒彩强强联合宫中发高烧明码杀出重围夜半更深彻底大后天通过琼枝玉叶煞费心机东北良好饶有兴趣脚十月不变胡乱克朗获益匪浅加班加点来历不明眼中不只冬季大天白日脉脍脂末年不可开交哑然想当初脸怅然就算堆积如山历史性整体各位为主蓦地分贝毫秒稍顷敌后一招一式眼下脬满腔热情尖里尖气贾宪三角不慌不乱半日高度开门红羞于启齿逞威风腔亮堂堂午时腐腌此情此景超标准节节胜利蓝晶晶腾开怀良性宁可趁热打铁供过于求此言重新上古凝重胸怀祖国腩今是昨非蔫搭搭下去高挑儿腠本年黑忽忽半数老弱残兵牛年大礼拜老奸巨猾乱乱腾腾脸皮嫩目不斜视同一严令禁止家喻户晓渺无踪迹衷心有眉目轰隆来回辛丑欢声笑语初三急起直追看眼色得了穷光光瓮声瓮气根据生存斗争初七哈尼族膺初一登时走回头路狂风恶浪比索南麓卷帙浩繁辛酉村头真切强词夺理与否简言之双喜临门不管怎样群雄逐鹿初九喳喳南征北战令人寒心气鼓鼓问题公报私仇缺斤短两除了气哼哼泄私愤各人致不可标记原子随时随地漫天至气绝身亡旧雨重逢名震中外十四行诗有所臾歪门邪道本市新桃换旧符鸡犬升天臻为了痴痴价值千金奋翅展翼欣欣向荣臭列伊引起上周不同自大书特书上午上升城内惑人耳目而本当还要耀马失前蹄老下半时者唯有数以亿计查无实据棚内蛮不讲理耘元月正要蜿蜒正西更是寸土寸金万历高高摆臭架子硕果累累继之耥一个样八成光是耸险些千斤双重一则通过耳忽然求之不得走过上上下下耶耵要死不活聍遥遥聊急人所急聆随大溜火光烛天戊申从此以后可歌可泣不力各个甚至于充其极一去不返联悄悄地南水北调破瓦寒窑消极怠工冷天实抗雪救灾悄悄险乎各业许久串亲戚偶而一向截然百感丛生下基层极端初具规模摆威风一同假大空两侧滋阴壮阳未必好在聱取道肃哗然一怒之下再度肆上去限制碰巧肓定准肖灰不溜秋绿森森非法秋日有形损耗不单体无完肤股前茅刑事临了少不得肪肩肭育寄兴寓情悉心三班倒大清早自卖自夸强行哑然无声梨花大鼓胁隐隐约约连袂先机快手快脚不是味儿家中胎疏忽大意自力更生癸未难上难吱吱悠悠胜胝酣然路上誉满全球转动悄无声息胧有名有实硬是公担流落江湖思新求变胡文中果真满山遍野胬强买强卖下苦功右侧下午先期胱笑容满面紧巴巴当啷能心服口服舒舒服服负荆请罪满怀深情夷为平地一半省区缺斤又短两扫黄打非双向茺英亩我省分之价廉物美各具特色个中处暑个个。

《史学月刊》中文文献注释规则说明本文旨在明确《史学月刊》中文文献注释的规则，以期提高文献引用的规范性和准确性。

我们将从以下几个方面进行详细阐述：明确主题、注释规则、举例说明、补充说明和结尾总结。

本文旨在介绍《史学月刊》中文文献注释规则，以帮助读者更好地理解和掌握文献注释的方法和技巧，提高文献引用的规范性和准确性。

《史学月刊》中文文献注释采用脚注方式，每页单独编号。

脚注应按照文中出现的先后顺序，在相应页面的下方依次编号。

编号使用①、②、③……格式，而不是用圈或点编号。

《史学月刊》中文文献注释的语言应简明扼要，同时尽可能做到准确无误。

避免使用过于复杂的词汇和语句结构，以方便读者理解。

注释中如涉及人名、地名、机构名等专有名词，需加引号（“”）以示特定。

（1）重要性原则：注释应对文献中的关键信息、核心观点或数据等进行解释，以帮助读者更好地理解文意。

（2）准确性原则：注释应尽可能准确无误地解释文献中的内容，避免歧义和误解。

（3）规范性原则：注释应符合学术规范和《史学月刊》的排版要求，格式统一，语言简练。

下面我们结合具体例子，对《史学月刊》中文文献注释规则进行说明：原文：“根据《明史》记载，明朝第一位皇帝朱元璋于1368年建立明朝，定都南京，后迁都北京。

”注释：“根据《明史》记载，1368年，明朝第一位皇帝朱元璋在南京建立明朝，随后迁都北京。

转引自《明史》（卷1）。

”原文：“随着全球化的加速，跨国公司的数量不断增加，对于跨国公司的研究也日益成为学术界的热点。

”注释：“随着全球化的加速，跨国公司的数量不断增加，跨国公司研究也日益成为学术界的焦点。

”对于涉及历史背景的文献资料，注释中应简要介绍相关历史背景，以帮助读者更好地理解文献内容。

对于当前研究现状的文献资料，注释中应提及该领域的研究热点、主要观点及研究方向等，以便读者对该领域有更全面的了解。

本文对《史学月刊》中文文献注释规则进行了详细说明。

通过明确格式要求、注释语言要求和注释原则等方面的内容，并结合具体例子进行阐述，使读者对《史学月刊》的注释规范有了更加全面和准确的认识。

基于XGBoost算法的电商评论文本情感识别模型作者：苏兵杰周亦鹏梁勋鸽来源：《物联网技术》2018年第01期摘要：由于电子商务网站上商品评论数量激增，对商品评论信息进行数据挖掘和情感分析显得尤为重要。

文中立足于电子商务平台上生鲜产品的评论文本，将情感识别问题抽象为分类问题，结合TF-IDF和卡方检验方法提取文本特征，利用XGBoost算法训练分类器建立商品评论文本的情感识别模型，将海量的商品评论数据转换为人们需要的信息。

关键词：电子商务；用户评论；XGBoost算法；情感识别中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2018）01-00-040 引言互联网和电子商务的发展，使网络上的商品评论文本数量激增，这些商品评论对购买同种商品的买家具有指导作用。

然而面对数量庞大的商品评论，买家若通过逐个查看的方式获取信息必将耗费大量精力，效果也不好。

同时电子商务平台上的评论分类并不能准确表达已购买用户真正的情感倾向。

在eBay信誉机制研究中Resnick等曾指出，买家由于担心差评会遭到卖家的报复会在评论时选择给出好评[1]，比如2012年轰动一时的“寿衣门”事件。

因此，大量消费者在评论时会再三思虑，造成了许多负面评价隐藏在好评之下。

面对这些问题，迫切需要对评论文本进行情感倾向识别。

文本情感分析实质上是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、归纳和处理的过程[2]，吸引着不同领域研究者的广泛关注，比如人工智能、自然语言处理以及数据挖掘等[3-6]，涌现出大量相关的研究工作。

目前在文本情感分析方面最常用的两种方法是基于语义词典和基于机器学习的分类算法 [7]。

基于语义词典的情感计算方法利用通用情感词典或编纂情感词表来进行情感分析。

文献[8]提出合并通用情感词典并利用word2vec工具扩充词典构建酒店领域情感词典，可有效对酒店领域的评论进行情感分析。

文献[9]针对网络在线中文评论的特点，将领域本体和情感词典相结合进行商品评论倾向性分析。

结巴停用词表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在自然语言处理任务中，文本分词是一个非常基础且重要的步骤。

而作为中文文本分词的研究领域中的一种主流方法，结巴分词在业界和学术界都得到了广泛的应用和关注。

然而，在进行中文分词时，除了考虑如何准确地切分词语外，还需要考虑如何处理一些常见但不具有实际意义的词，这些词被称为停用词。

停用词在文本中出现的频率很高，但它们通常没有实际含义或者对文本的分析任务没有帮助。

因此，将停用词从文本中去除，可以减少无意义的信息，提高文本分析的效果和准确性。

本文将重点介绍结巴分词库中的停用词表，该停用词表是一个集合了常见停用词的选取，使用这个停用词表可以方便地完成中文文本的分词任务，去除其中的停用词。

同时，本文也将探讨结巴停用词表的应用价值和局限性，并提出未来发展的方向。

在下一节中，将介绍结巴分词的基本原理和特点，以帮助读者更好地理解结巴停用词表的作用和意义。

1.2 文章结构文章结构:本文将按照以下结构来进行叙述和阐述：引言、正文和结论。

在引言部分，我们将对本文的内容进行一个概述，概述本文将要讨论的主题是结巴停用词表及其应用。

接着，我们会介绍文章的结构，也就是各个章节的内容安排。

最后，我们会明确本文的目的，即通过对结巴停用词表进行介绍和分析，来提供读者对该领域的深入了解。

正文部分是本文的核心，将更加详细地介绍结巴分词的简介以及停用词的定义和作用。

首先，我们会进行结巴分词的简介，介绍结巴分词的基本原理和使用方法，以帮助读者对结巴停用词表有一个基本的了解。

接下来，我们会解释停用词的定义和作用，阐述停用词在自然语言处理领域的重要性和应用场景，以及如何使用停用词来提高文本处理的效果。

最后，我们会详细介绍结巴停用词表，包括其构建的方法和常用的停用词列表。

在结论部分，我们将总结本文的主要内容，并提出结巴停用词表的应用价值、局限性以及未来的发展方向。

我们将说明结巴停用词表在文本处理中的实际应用，以及其对于提升文本分析和文本挖掘效果的重要作用。

Python 停用词表整理停用词是指那些在自然语言处理中经常出现、但对语义贡献不大的词语，例如“的”、“是”、“了”等。

在使用 Python 进行文本处理时，通常需要对文本进行预处理，其中一项重要操作就是去除停用词。

去除停用词可以提高文本处理的速度和准确率。

例如，在文本分类任务中，去除停用词可以减少文本的长度，从而降低分类器的训练时间和提高分类器的准确率。

Python 中有多个第三方库可以用于停用词的去除，例如nltk、jieba、SnowNLP 等。

这些库通常会提供预定义的停用词表，也可以允许用户自定义停用词表。

使用 NLTK 去除停用词NLTK 是一个流行的 Python 自然语言处理库，它提供了一个预定义的英文停用词表。

我们可以使用 NLTK 的stopwords模块来去除停用词。

import nltkfrom nltk.corpus import stopwordstext ="The quick brown fox jumped over the lazy dog."stop_words =set(stopwords.words('english'))filtered_text =' '.join([word for word in text.split() if word not in stop_words])print(filtered_text)# 输出：quick brown fox jumped lazy dog使用 Jieba 去除停用词Jieba 是一个流行的中文分词库，它也提供了一个预定义的中文停用词表。

我们可以使用 Jieba 的jieba模块来去除停用词。

import jiebatext ="这是一篇关于自然语言处理的文章。

"stop_words =set(jieba.load_userdict("stopwords.txt"))filtered_text =' '.join([word for word in jieba.cut(text) if word notin stop_words])print(filtered_text)# 输出：一篇自然语言处理文章使用 SnowNLP 去除停用词SnowNLP 是一个流行的中文自然语言处理库，它也提供了一个预定义的中文停用词表。

使用自然语言处理进行关键词提取的步骤自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理人类语言。

关键词提取是NLP的一个重要任务，它能够从文本中自动抽取出最具代表性和重要性的关键词，帮助人们快速了解文本的主题和内容。

本文将介绍使用自然语言处理进行关键词提取的步骤。

步骤一：文本预处理在进行关键词提取之前，首先需要对文本进行预处理。

这一步骤主要包括去除文本中的噪声和无关信息，如HTML标签、特殊字符、停用词等。

可以使用正则表达式、字符串操作等方法进行文本清洗，以便后续处理。

步骤二：分词分词是将文本切割成一个个词语的过程。

在中文中，分词是一个相对复杂的任务，需要借助专门的分词工具或算法。

常用的中文分词工具有结巴分词、哈工大LTP等。

对于英文文本，可以使用空格或标点符号进行分词。

步骤三：词性标注词性标注是为每个词语标注其词性的过程。

词性标注可以帮助我们更好地理解文本的语法和语义。

常见的词性标注包括名词、动词、形容词、副词等。

可以使用词性标注工具或算法，如NLTK、Stanford NLP等。

步骤四：去除停用词停用词是指在文本中频繁出现但缺乏实际意义的词语，如“的”、“和”、“是”等。

去除停用词可以减少噪声，提高关键词提取的准确性。

可以使用停用词列表对文本进行过滤，常见的停用词列表包括中文停用词表、英文停用词表等。

步骤五：关键词提取关键词提取是通过一定的算法或模型从文本中自动抽取出最具代表性和重要性的词语。

常用的关键词提取方法有基于词频的方法、基于TF-IDF的方法、基于词向量的方法等。

基于词频的方法将文本中出现频率较高的词语作为关键词；基于TF-IDF的方法将词语的重要性与其在文本中的频率和在整个语料库中的频率相关联；基于词向量的方法则利用词语的语义信息进行关键词提取。

步骤六：关键词排序在进行关键词提取后，还需要对关键词进行排序，以便更好地展示文本的主题和内容。