custom_stopwords = {'the', 'says', 'we', 'said', '000'}自定义停用词和系统停用词只有says起作用

在自然语言处理（NLP）中，停用词是指在文本分析中通常被忽略的常见词语，因为它们对于理解和提取文本的实质性内容贡献不大，如冠词、介词、连词等。系统停用词是一组预设的常用停用词列表，比如在英语中可能包括"the", "a", "an"等。

自定义停用词，如`{'the', 'says', 'we', 'said', '000'}`，允许用户根据特定场景或分析需求添加或排除某些词语。在这个例子中，`"says"`之所以被特别提及并生效，可能是因为这个词在你的上下文中具有特殊意义，可能是作为引用或引用来源的关键词。

如果只提到`says`生效，可能有以下原因：
1. `says`可能是你的领域专业术语或者是你数据集中的高频词，具有更强的信息含量。
2. 你可能在分析过程中设置了`says`为关键词，要求保留或者特别关注。
3. 可能是停用词列表的加载或者应用时，你对`says`进行了额外的处理或标记，使其不同于其他停用词。

相关问题：
1. 自定义停用词列表是如何影响文本分析的？
2. 如何在NLP任务中指定特定单词不作为停用词？
3. 如何设置停用词列表以优先考虑自定义词汇？