NLP-统计词频之处理停用词
前言
本文是该专栏的第1篇，后面会持续分享NLP的各种干货知识，值得关注。
一般来说，自然语言处理（NLP）就是开发能够理解人类语言的应用程序或者应用服务。
举个例子，如Facebook News Feed这种社交网站推送，它的算法知道你的兴趣是自然语言处理，就会推送相关的广告或者帖子；再比如Apple的Sri，它通过语言引擎处理，应对你的问题，给出一些回答内容。
现阶段，自然语言工具包最受欢迎的自然语言处理库是Natural language toolkit (NLTK)，其是用python编写的，有着非常强大的社区支持。而且NLTK非常容易上手，主要在于它是最简单的自然语言(NLP)处理库。
以下使用NLTK处理停用词为例，跟着笔者直接往下看。
正文
1. 安装
如果你已安装，请忽略该步骤，直接往下看即可。安装方法如下：
pip install nltk2. 统计词频
假设，现在需要读取某个txt文本内容，将其内容的词频进行统计，示例
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