顧名思義，沒用的單詞，也叫停止詞；即，執行資訊檢索任務或其他自然語言任務時需要過濾掉的詞（例如：『to』,『is』,『the』）；這些詞對句子整體的理解沒多大作用，考慮到處理效率，則需要在處理資料前將這些詞去掉（這也是資料標準化中的一步）。
即將待處理文字中的停用詞去掉。
**：
from nltk.corpus import stopwords
stops=set(stopwords.words('english'))
words=['you are a boy','to']
print([word for word in words
if word not in stops])
stopwords()是乙個語料庫，裡面是各種語言的停用詞；
words()是例項stopwords()的乙個函式，引數為fileid；提供實參為』english』則指的是 在英語檔案中存的所有停止詞；沒有引數則指所有語言的停用詞。
set()函式是建立乙個無序、不重複的元素集（性質和集合類似）；
1、stopwords.words(『english』)將英語停用詞提供給set()函式
set()函式拿這些停用詞建立集合，並返回乙個集合給變數stops
2、[word for word in words if word not in stops])
是將在words中的元素和不在stops中的元素放在乙個元組中。
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