Canal de preprocesamiento para lenguaje shakespeariano
En PyBooks, el equipo quiere transformar una gran biblioteca de textos de Shakespeare para analizarlos más a fondo. La forma más eficiente de hacerlo es con un pipeline de procesamiento de texto, empezando por los pasos de preprocesamiento.
Ya tienes cargado lo siguiente:
torch, nltk, stopwords, PorterStemmer, get_tokenizer.
El texto de Shakespeare está guardado en shakespeare y las oraciones ya se han extraído.
Este ejercicio forma parte del curso
Deep Learning para texto con PyTorch
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Create a list of stopwords
stop_words = set(____(____))