用python写一个程序,要求基于TFIDF的思想/停用词表，去除给定中文或英文文本的停用词。这你你要自定义一个文本txt文件和停用词表txt文件,并导入程序

好的，我明白了，这个问题是技术性问题，可以直接回答。以下是一个基于TFIDF思想和停用词表的Python程序，可以去除给定中文或英文文本的停用词：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 自定义停用词表文件
stopwords_file = '停用词表.txt'
# 自定义文本文件
text_file = '文本.txt'

# 加载停用词表
with open(stopwords_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = f.read().splitlines()

# 加载文本
with open(text_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.lcut(text)

# 去除停用词
words = [word for word in words if word not in stopwords]

# 构建TFIDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform([' '.join(words)])

# 输出结果
print('去除停用词后的文本：')
print(' '.join(words))
print()
print('TFIDF特征向量：')
print(tfidf.toarray())

请确保在同一目录下创建了文本文件和停用词表文件，并且使用了正确的文件名。如果您需要使用英文文本，请将`jieba.lcut`更换为`str.split`即可。希望对您有所帮助！