Промт для написания функции удаления стоп-слов и знаков препинания на Python

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для программистов, аналитиков и специалистов по обработке текста, которые хотят быстро создать функцию на Python для очистки текстовых данных. Он помогает автоматизировать удаление стоп-слов на английском языке и знаков препинания, что важно для подготовки текстов к анализу или машинному обучению.

Промт решает проблему «шумных» данных: часто текст содержит лишние слова и символы, снижающие качество результатов последующей обработки. Благодаря этому промту вы получите чистый список слов без посторонних символов и распространённых, малоинформативных слов — это ускоряет и улучшает анализ.

Принцип работы промта таков: используется библиотека стоп-слов (stopwords), которая содержит список часто встречающихся, но незначимых слов на английском языке. Текст сначала переводится в нижний регистр, затем из него удаляются все знаки препинания и другие символы, не являющиеся буквенно-цифровыми. После этого фильтруются слова, оставляя только значимые.

Готовый промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Для успешного результата убедитесь, что в среде, где вы запускаете функцию, установлены необходимые библиотеки, например, nltk с набором стоп-слов.

Рекомендуется предварительно скачать и обновить список стоп-слов, чтобы обеспечить актуальность фильтра.

Обратите внимание, что данный промт ориентирован на английский язык; для других языков нужно использовать соответствующие наборы стоп-слов.

Если в исходном тексте встречаются слова с апострофами или специальные символы (например, email или URL), они могут быть частично искажены или удалены, что стоит учитывать при обработке специфичных данных.

Длина и структура исходного текста могут влиять на скорость выполнения функции — для больших объёмов данных рекомендуется использовать оптимизированные методы или пакетную обработку.

Примеры использования

Первый пример показывает, как очистить комментарий пользователя от лишних слов и знаков препинания для дальнейшего анализа тональности:

Второй пример демонстрирует очистку текста новостной статьи для подготовки данных к тематическому моделированию:

Пример вывода нейросети по этому промту

✅ Example: import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import re

nltk.download('stopwords')

def clean_text(text):
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# Приводим текст к нижнему регистру и заменяем все не буквенно-цифровые символы пробелом
text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9s]', ' ', text.lower())
words = text.split()
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
return filtered_words

# Пример использования
sample_text = "I really love this product! It’s excellent, but the shipping was slow."
print(clean_text(sample_text))
# Вывод: ['really', 'love', 'product', 'excellent', 'shipping', 'slow']

Итог: зачем использовать этот промт?

Использование данного промта позволяет быстро создать эффективную функцию для очистки английского текста от стоп-слов и лишних символов. Это экономит время и силы при подготовке данных для анализа, машинного обучения или разработки приложений, работающих с текстом, повышая качество и удобство последующей обработки.

Main benefit: Быстрая и простая очистка текста от ненужных слов и знаков для точного анализа.