在上述代码中增加去除停用词的步骤

好的，针对你的问题，我可以给出一个示例代码，具体实现如下：

import openai
import re
import string
from nltk.corpus import stopwords
from transformers import pipeline, set_seed

# 初始化OpenAI API
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
chatbot = openai.CompletionV1()

# 设置随机种子
set_seed(42)

# 加载停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 定义对话函数
def chat(prompt, model, stop):
    response = model(prompt, max_length=1024, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    reply = response.generated_texts[0]
    reply = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', reply) # 删除标点符号
    reply = ' '.join([word for word in reply.split() if word.lower() not in stop]) # 删除停用词
    return reply

# 初始化对话模型
tokenizer = pipeline('text-generation', model='text-chit-chat-001', tokenizer='text-chit-chat-001')
model = pipeline('text-generation', model='text-chit-chat-001', tokenizer='text-chit-chat-001', device=0)

# 进行对话
while True:
    prompt = input('You: ')
    if prompt.lower() in ['q', 'quit', 'exit']:
        break
    response = chat(prompt, model, stop_words)
    print('Chatbot: ' + response)

在这个代码中，我们使用了NLTK库中的停用词列表，它们被用来过滤掉回答中的常见词，这些词通常在自然语言处理任务中没有什么用处。我们通过在回答中删除这些停用词来提高回答的质量。

在 `chat()` 函数中，我们使用了正则表达式来删除所有的标点符号，然后使用列表推导式来删除停用词。最后我们返回处理后的回答。

如果你还有其他问题，请随时问我。