如何使用jieba库实现中文文本分词，并且如何结合停用词表进行有效文本清洗？请提供示例代码。

在进行中文自然语言处理时，分词是关键的第一步，而jieba库提供了一种高效的方式来实现这一任务。为了更好地理解和掌握jieba分词以及如何利用停用词表进行文本清洗，推荐阅读《jieba中文分词停用词表详解》。本书详细解释了jieba的工作原理及其停用词表的使用方法，对于希望深入学习文本处理的读者来说，是不可多得的资源。

参考资源链接：[jieba中文分词停用词表详解](https://wenku.csdn.net/doc/8rnquhid8t?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，jieba库允许用户选择不同的分词模式来满足特定的需求。例如，精确模式会将文本精确地切分为词组，而全模式则会切分出更多的词，包括一些词典中未收录的词汇。搜索引擎模式则侧重于更长的词的匹配。
使用jieba进行分词的基本步骤包括安装jieba库，然后导入模块进行分词操作。以下是一个使用jieba进行分词并应用停用词表的示例代码：（代码、解释、mermaid流程图、扩展内容，此处略）
在上述示例中，我们首先加载了jieba库，然后定义了我们的中文文本。使用jieba.lcut函数实现了文本的分词，并指定了使用默认的停用词表。结果是一个不含停用词的词列表，这可以帮助我们在后续的文本处理中提高效率和准确性。
分词完成后，我们可能还需要对文本进行进一步的处理，例如关键词提取、情感分析等。这些都可以作为后续步骤来继续深入学习。通过《jieba中文分词停用词表详解》，你可以获得更加全面的分词处理知识和技巧，进而处理更复杂的文本分析任务。

参考资源链接：[jieba中文分词停用词表详解](https://wenku.csdn.net/doc/8rnquhid8t?spm=1055.2569.3001.10343)