シェイクスピア語の前処理パイプライン
PyBooks では、シェイクスピアの膨大なテキストデータを分析に向けて変換したいと考えています。これを最も効率よく行うには、前処理から始めるテキスト処理パイプラインを使うのが有効です。
次のモジュールは読み込まれています：
torch, nltk, stopwords, PorterStemmer, get_tokenizer。
シェイクスピアのテキストデータは shakespeare に保存されており、文はすでに抽出されています。
この演習はコースの一部です
PyTorch で学ぶテキストの Deep Learning
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a list of stopwords
stop_words = set(____(____))