停用詞是指在文本分析中不考慮的一類常見詞語，比如“的”、“在”、“是”等。這些詞對于分析的結果并沒有太大的貢獻，反而會增加計算量和運行時間。在python中，可以通過構建停用詞列表來去除這些無用的單詞。

stopwords = ['的', '在', '是', ...]

上面的代碼中，stopwords是一個包含多個停用詞的列表。可以將這些停用詞讀取自文件，也可以手動添加。在讀取文件時，需要注意文件的編碼格式。

import codecs
# 讀取停用詞文件，文件格式為utf-8
with codecs.open('stopwords.txt', 'r', 'utf-8') as f:
stopwords = [line.strip() for line in f.readlines()]

讀取文件后，可以通過對文本進行分詞，然后將其中的停用詞去除，得到處理后的有效單詞列表。

import jieba
# 對文本進行分詞，默認為精確模式
words = jieba.cut(text)
# 去除停用詞
filtered_words = []
for word in words:
if word not in stopwords:
filtered_words.append(word)

在上述代碼中，jieba是中文分詞庫，可通過pip安裝。利用其默認的精確模式將文本分成單個詞語，并統計每個詞語出現的次數。然后，利用停用詞列表將無用的單詞去除，將有效單詞存儲在filtered_words中。

在實際應用中，構建停用詞列表是文本分析的重要預處理手段之一。通過對分析對象的了解和研究，不斷更新停用詞列表，可以提高分析的準確性和效率。