UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last)
in
18 user_file = "add_word_list.txt"
19
---> 20 stop_words = get_stop_dict(stop_file)
21 file_name = input("请输入文件名字:")
22 text = open(file_name,encoding="utf-8").read()
in get_stop_dict(file)
7 content = open(file,encoding="utf-8")
8 word_list = []
----> 9 for c in content:
10 c = re.sub('\n|\r','',c)
11 word_list.append(c)
~\anaconda3\lib\codecs.py in decode(self, input, final)
320 # decode input (taking the buffer into account)
321 data = self.buffer + input
--> 322 (result, consumed) = self._buffer_decode(data, self.errors, final)
323 # keep undecoded input until the next call
324 self.buffer = data[consumed:]
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte
[ ]:
该回答引用ChatGPT
根据你提供的错误信息，看起来是在读取文件时出现了 UnicodeDecodeError 错误，可能是因为文件编码不是 UTF-8，而无法被正确解码。
为了在 Jupyter Notebook 中使用 jieba 分词，你需要先安装 jieba 库，可以使用以下命令安装：
!pip install jieba
安装完成后，你可以使用以下代码示例在 Jupyter Notebook 中使用 jieba 分词：
import jieba
# 打开文件，读取文本
with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 使用 jieba 分词，去除停用词
words = [w for w in jieba.cut(text) if w not in stop_words]
# 打印分词结果
print(words)
在上面的代码中，我们首先使用 with open 语句打开文件，指定编码为 UTF-8，读取文件内容为文本字符串。然后，使用 jieba 库的 cut 方法进行分词，返回分词结果列表。我们还可以通过添加一个停用词列表，过滤掉一些无意义的词语。最后，打印分词结果。
需要注意的是，在读取文件时，需要根据实际情况指定文件的编码。如果文件的编码不是 UTF-8，可以使用其他编码格式进行读取，并将 encoding 参数设置为对应的编码格式。例如，如果文件的编码是 GBK，可以使用以下代码读取文件：
with open('example.txt', 'r', encoding='gbk') as f:
text = f.read()