在构建LDA模型前，需要对文本进行预处理，包括去停用词。Python的nltk库提供了这一功能，需要安装nltk模块并下载stopwords资源。详细步骤包括pip安装nltk，然后在Python环境中导入nltk并下载停用词。参考链接提供更全面的nltk介绍。去停用词的代码会创建两个数组，分别存储去停用词前后的文档。
在进行LDA模型的运行时，需要先将文章进行去停用词的操作，在python中有一个模块为nltk，该模块中包含去停用词一部分：
##安装nltk模块
如果已经安装了anconda，则nltk模块本身携带，但是stopwords不是本身具有的，需要自行安装（反正我的没有）：
pip install nltk
然后进入python
###>>>import nltk
###>>>nltk.download(‘stopwords’)
参考连接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27717921/article/details/60975835 该连接中有更加详细的对nltk的介绍
停用词具体代码
from nltk.corpus import stopwords as pw
import sys
import re
cacheStopWords=pw.words("english"
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