如何用nltk去除停用词

可以使用 NLTK 中的 `stopwords` 模块来去除停用词。首先，需要下载 `stopwords` 模块：

import nltk
nltk.download('stopwords')

然后，可以从 `stopwords` 模块中导入停用词列表，并将其应用于文本中的单词：

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
text = "This is an example sentence to demonstrate stop word removal."
word_tokens = word_tokenize(text)
filtered_sentence = [w for w in word_tokens if not w.lower() in stop_words]

在上面的代码中，首先从 `nltk.corpus` 中导入 `stopwords` 模块。然后，使用 `set()` 函数创建一个停用词集合，其中包含用于英语的停用词。接下来，使用 `word_tokenize()` 函数将文本分成单词，然后使用列表推导式过滤掉所有出现在停用词集合中的单词。最终，`filtered_sentence` 变量将只包含不是停用词的单词。

请注意，以上代码假设已经导入了 `nltk` 和 `word_tokenize` 函数。完整代码如下：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('stopwords')

stop_words = set(stopwords.words('english'))
text = "This is an example sentence to demonstrate stop word removal."
word_tokens = word_tokenize(text)
filtered_sentence = [w for w in word_tokens if not w.lower() in stop_words]

print(filtered_sentence)