TfidfVectorizer(stop_words='english')这个stop_words参数还有哪些其他选项？

`TfidfVectorizer`的`stop_words`参数可以接受不同的取值，以指定要过滤掉的停用词列表。除了`stop_words='english'`，还有以下选项：

- `stop_words=None`：不过滤停用词。
- `stop_words='german'`：使用德语停用词列表过滤文本。
- `stop_words='french'`：使用法语停用词列表过滤文本。
- `stop_words='spanish'`：使用西班牙语停用词列表过滤文本。
- `stop_words='portuguese'`：使用葡萄牙语停用词列表过滤文本。
- `stop_words='swedish'`：使用瑞典语停用词列表过滤文本。
- `stop_words=list`：使用自定义列表过滤文本。该列表应包含要过滤掉的停用词。

除了以上选项，`stop_words`参数还可以接受一个函数作为输入，用于自定义停用词列表。该函数应该接受一个字符串作为输入，并返回一个布尔值，指示该字符串是否为停用词。

例如，可以定义一个函数来过滤出现频率很高的单词：

def is_stopword(word):
    return len(word) <= 2 or word in ['the', 'and', 'to', 'of']

tfidf = TfidfVectorizer(stop_words=is_stopword)

在这个例子中，`is_stopword()`函数将所有长度小于等于2的单词以及出现频率较高的单词（如“the”、“and”、“to”、“of”）视为停用词。