将结巴词典和所有情感词典做并集，得出新的分词词典，同时使用哈尔滨工业大学的停用词表去除停用词。

### 回答1：
要将结巴词典和所有情感词典合并成一个新的分词词典，可以使用 Python 的 set 函数或者 Counter 函数。

首先，将结巴词典和所有情感词典读入内存，例如使用 Python 的 open 函数或者 Pandas 的 read_csv 函数。然后，将两个词典转换为 set 或者 Counter，例如使用 set 函数或者 Counter 函数。最后，将两个 set 或者 Counter 合并起来，例如使用 set 的 union 方法或者 Counter 的 update 方法。

举个例子，如果使用 set 函数，可以这样做：

# 将结巴词典和所有情感词典读入内存
jieba_dict = set(open("jieba.txt", "r", encoding="utf-8"))
sentiment_dict = set(open("sentiment.txt", "r", encoding="utf-8"))

# 将两个词典合并起来
new_dict = jieba_dict.union(sentiment_dict)

# 使用哈尔滨工业大学的停用词表去除停用词
stop_words = set(open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8"))
new_dict = new_dict - stop_words

如果使用 Counter 函数，可以这样做：

# 将结巴词典和所有情感词典读入内存
jieba_dict = Counter(open("jieba.txt", "r", encoding="utf-8"))
sentiment_dict = Counter(open("sentiment.txt", "r", encoding="utf-8"))

# 将两个词典合并起来
new_dict = jieba_dict + sentiment_dict

# 使用哈尔滨工业大学的停用词表去除停用词
stop_words = set(open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8"))
for word  

### 回答2：
将结巴词典和所有情感词典做并集可以得到一个新的分词词典。结巴词典是一种常用的中文分词工具，包含了大量的中文词汇。而情感词典则是一种用于情感分析的工具，其中包括了带有情感色彩的词汇。通过将这两个词典合并，可以得到一个更加全面的中文分词词典，其中包含了更多的词汇。

在进行合并之前，我们需要先使用哈尔滨工业大学的停用词表去除停用词。停用词是指在文本分析中不具备特征性、代表性或词汇意义的常见词汇，如“的”、“了”、“是”等。这些词汇普遍存在于许多文本中，但对于分析任务并没有太多的帮助。因此，去除掉停用词可以减少噪声，提高文本分析的准确性。

在得到经过去除停用词的结巴词典和情感词典之后，我们可以将它们进行并集操作，即将两个词典中的词汇合并在一起，得到一个新的词典。这个新的词典将包含结巴词典和情感词典中的所有词汇，且已经去除了停用词。

通过使用这个新的分词词典，我们可以更好地进行中文文本的分析任务，如情感分析、主题提取等。由于它包含了更全面的词汇，并且已经去除了停用词，因此可以更准确地对文本进行分词，提高分析结果的质量。同时，这个新的词典还可以用于其他自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等，以提升其效果。  

### 回答3：
要将结巴词典和所有情感词典做并集，得出新的分词词典，并使用哈尔滨工业大学的停用词表去除停用词，可以进行以下步骤：

首先，我们需要将结巴词典与情感词典进行合并。可以先将两个词典中的词语提取出来，然后将它们合并为一个新的词典。合并的方法可以是简单地将两个词典中的词语进行合并，或者根据需要进行筛选和整合。

接下来，我们需要使用哈尔滨工业大学的停用词表去除停用词。停用词一般指一些常见的、对文本分析没有太多实质性意义的词语，如“的”、“是”、“在”等。我们可以将哈尔滨工业大学的停用词表导入程序中，然后对合并后的新词典中的词语进行过滤，将其中包含的停用词移除。

最后，将处理后的新词典保存下来，即可得到使用结巴词典和情感词典并集，同时去除停用词的分词词典。这个新的分词词典可以应用于文本分析、情感分析等任务，有助于提高分词和情感分析的准确性和效果。

需要注意的是，上述过程中需要注意合理处理词典中可能存在的重复词语，以及对停用词表的正确使用。同时，根据实际需要和任务要求，还可以进一步优化和定制这个新的分词词典，以适应特定的应用场景。