このコードでストップワードをエリートする方法は？

Question

私は感情分析を行うためのコードを書いています。したがって、文章は否定または否定のタグである2つの異なる辞書を使用します。私のコードスニペットは、これまでのところ、次のようになります

def format_sentence(sentence): 
    return {word: True for word in word_tokenize(satz) } 

pos_data = [] 
with open('Positiv.txt') as f: 
    for line in f: 
     pos_data.append([format_sentence(line), 'pos']) 

neg_data = [] 
with open('Negativ.txt') as f: 
    for line in f: 
     neg_data.append([format_sentence(line), 'neg']) 

training_data = pos_data[:3] + neg_data[:3] 
test_data = pos_data[3:] + neg_data[3:] 

model = NaiveBayesClassifier.train(training_data) 

今私は、辞書内の文章からすべてのストップワードをelimateするコードをしたいと思いますが、私は初心者です、私は自分のコードの中にそれを実装する方法がわかりませんPythonプログラミングで。 私は誰もがこれで私を助けることができれば、あなただけのpythonのリストを使用している場合は、コードのこのテンプレートを試す

Answer 1

:)非常に感謝して削除されたストップワードで新しいリストを作成するでしょう：

list_without_stopwords = [word for word in original_list if word not in stopword_list] 

Answer 2

に見えますNLTKでNaive Bayes Classifierの実装を使用しているようです。 NLTKには、いくつかの言語のストップワードリストも組み込まれています。

from nltk.corpus import stopwords 
stops = stopwords.words('english') 

def format_sentence(sentence): 
    return {word: True for word in word_tokenize(sentence) if word not in stops}