接着上一篇nltk的学习笔记，今天我们继续来看看nltk更多的内容~
Stopword 停用词:
停用词在文本中被视为噪音。文本可能包含停用词，例如is，am，are，this，a，an，the等。在用于删除停用词的NLTK中，我们需要创建停用词列表并从这些单词中过滤出标记列表。
我们可以试试看我们从nltk的语料库corpus里下载一下stopwords的词库：
然后，我们print一下，看看nltk给我们定义了什么stop word
接下来，我们就可以试试看从我们的句子里删除这些stop words~
我们要写一个for循环，让他循环我们句子里每一个词，看看有没有出现stop word，如果不是stop word，就让他append到我们新的list里面。
Stemming 词干提取
在英文中，会出现许多词语的不同词性，比如说，过去式，ing形式，分词形式，我们这个lexicon normalization可以让词语都回归到原来的形式，返璞归真!
我们用到的方法是 PorterStemmer.stem()：
可以看到，stem后的词语都被打回原形，stem() 仿佛照妖镜！
Lemmatization 词性还原（stem升级版）
Lemmatization是将单词转换为其基本形式的过程。Lemmatization与stemming之间的区别在于，Lemmatization会考虑上下文并将单词转换为其有意义的基本形式，而stemming仅删除最后几个字符，通常会导致含义不正确和拼写错误。
看看下面的图，我们就明白了：
我们用到的方法是WordNetLemmatizer.lemmatize()
Wordnet是一个大型的，免费的，公共可用的英语词汇数据库，旨在建立单词之间的结构化语义关系。它也提供去词皮化功能，并且是最早，最常用的去词皮机之一，我们可以先安装它：nltk.download('wordnet')
然后，我们就可以来试试看词性还原了：
哇！厉害厉害，连better都可以变成good~
小伙伴们是不是注意到了词语后面的：“a”,“v”,“n”？ 是什么意思呢？是词性的意思，他叫pos tag，可以规定lemmatize出来的词语是什么词性，如下图所示，a就是形容词，v是动词，n是名词~
nltk也有一个方法帮我们看词语的pos tag,这个方法是pos_tag():
