分词工具的选择：

　　现在对于中文分词，分词工具有很多种，比如说：jieba分词、thulac、SnowNLP等。在这篇文档中，笔者使用的jieba分词，并且基于python3环境，选择jieba分词的理由是其比较简单易学，容易上手，并且分词效果还很不错。

分词前的准备：

• 待分词的中文文档
• 存放分词之后的结果文档
• 中文停用词文档（用于去停用词，在网上可以找到很多）

分词之后的结果呈现：

 去停用词和分词前的中文文档

去停用词和分词之后的结果文档

分词和去停用词代码实现：

import jieba

# 创建停用词列表
def stopwordslist():
    stopwords = [line.strip() for line in open('chinsesstoptxt.txt',encoding='UTF-8').readlines()]
    return stopwords

# 对句子进行中文分词
def seg_depart(sentence):
    # 对文档中的每一行进行中文分词
    print("正在分词")
    sentence_depart = jieba.cut(sentence.strip())
    # 创建一个停用词列表
    stopwords = stopwordslist()
    # 输出结果为outstr
    outstr = ''
    # 去停用词
    for word in sentence_depart:
        if word not in stopwords:
            if word != '\t':
                outstr += word
                outstr += " "
    return outstr

# 给出文档路径
filename = "Init.txt"
outfilename = "out.txt"
inputs = open(filename, 'r', encoding='UTF-8')
outputs = open(outfilename, 'w', encoding='UTF-8')

# 将输出结果写入ou.txt中
for line in inputs:
    line_seg = seg_depart(line)
    outputs.write(line_seg + '\n')
    print("-------------------正在分词和去停用词-----------")
outputs.close()
inputs.close()
print("删除停用词和分词成功！！！")

import jieba.analyse

a=jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK = 20, withWeight = False, allowPOS = ())

# sentence:待提取的文本。

# topK:返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为20。

# withWeight:是否一并返回关键词权重值，默认值为False。

# allowPOS:仅包括指定词性的词，默认值为空，即不进行筛选。

如果还想把量词删去，我比较low的想法是靠正则表达式，带数字的或者表示数字的就去掉