我想基于手头现有的一个已经分词的txt文件，基于另外一个现有的停用词txt文件，对其进行停用词的删除。如何实现？代码如何？

在Python中，你可以使用`jieba`库来分词，并使用`nltk`或自定义停用词列表来去除停用词。下面是一个简单的例子：

import jieba
from nltk.corpus import stopwords

# 首先，加载停用词列表
stopwords_list = set(stopwords.words('chinese'))  # 使用NLTK的中文停用词列表
# 或者如果你有自己的停用词列表，替换为：
# with open('your_stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
#     stopwords_list = set(f.read().splitlines())

# 分词的txt文件内容
with open('your_text_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

# 去除停用词
filtered_text = ' '.join([word for word in jieba.lcut(text) if word not in stopwords_list])

# 将结果保存到新文件
with open('filtered_text.txt', 'w', encoding='utf-8') as new_file:
    new_file.write(filtered_text)

这段代码首先导入停用词集合，然后读取文本文件的内容，接着通过列表推导式将文本切分成单词，去掉停用词，最后写入新的文本文件。