判断是否含有停用词且删除list

好的，对于这个任务，我可以给出以下代码：

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

def remove_stopwords(text):
    # 加载停用词
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    # 将文本分割成单词
    words = text.split()
    # 删除停用词
    filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
    # 将过滤后的单词重新组合成文本
    return ' '.join(filtered_words)

# 示例
text = "This is a sample sentence containing some stopwords."
filtered_text = remove_stopwords(text)
print("原始文本：", text)
print("过滤后的文本：", filtered_text)

运行上述代码会得到以下输出：

原始文本： This is a sample sentence containing some stopwords.
过滤后的文本： sample sentence containing stopwords.

这里使用了 NLTK 库提供的英文停用词列表，并根据这个列表过滤掉文本中的停用词。最后将过滤后的单词重新组合成文本并返回。