成古腾堡语料库任意一部中文作品（或者本地作品集）的字符过滤实现截图

成古腾堡项目是一个致力于数字化古典文学作品的项目，其中包含大量的中文古代书籍。对于字符过滤或文本预处理，通常涉及到去除无关字符、标准化编码（如转换为Unicode）、分词等步骤，这通常是通过编程语言比如Python中的NLTK、jieba等库来实现的。

然而，由于成古腾堡语料库本身并不提供可视化界面的“截图”，而是以纯文本形式存储，所以你看到的截图内容会是程序运行过程中的代码片段，它可能会包括以下部分：

import jieba
from iconvlib import convert

# 加载文本文件
with open('古籍.txt', 'r', encoding='GBK') as f:
    text = f.read()

# GBK转UTF-8
text_utf8 = convert(text, 'GBK', 'UTF-8')

# 使用jieba进行分词
filtered_text = jieba.lcut(text_utf8)

# 屏蔽非汉字字符
filtered_text = [char for char in filtered_text if '\u4e00' <= char <= '\u9fff']

# 打印处理后的文本
print(filtered_text)

实际上，这样的操作不会生成传统意义上的“截图”，因为它是在控制台或者IDE环境中显示结果。如果你想看的是实际的文本过滤效果，你可以在终端或IDE上查看处理后的输出。