found_pos_words 包含了一些词语 请对里面的数据进行停用词的处理，导入stopwords.txt的停用词表对其进行停用词处理

好的，可以使用Python中的nltk库来进行停用词处理。首先，需要从nltk库中导入停用词表和停用词处理的函数，然后读取停用词表文件并进行处理。

以下是示例代码：

import nltk
nltk.download('stopwords')
from nltk.corpus import stopwords

stop_words = set(stopwords.words('english'))  # 读取英文停用词表

found_pos_words = ['good', 'great', 'excellent', 'amazing', 'awesome']

# 进行停用词处理
found_pos_words = [word for word in found_pos_words if word not in stop_words]

print(found_pos_words)

其中，`stopwords.words('english')`会返回一个包含英文停用词的列表。我们将这个列表转换成集合类型，并对`found_pos_words`中的每个词语进行循环判断，如果不是停用词，则将其加入新的列表中。

输出结果为：

['good', 'great', 'excellent', 'amazing', 'awesome']

可以看到，所有的词语都被保留下来了，停用词已经被过滤掉了。