好的，这是根据您提供的代码和模板生成的 RemoveStopwordsRefiner 算子的中文教程 Markdown。

📘 概述

RemoveStopwordsRefiner 是一个文本优化算子，用于移除输入文本中的英语停用词（如 "the", "is", "in" 等无实际意义的高频词汇）。该算子利用 NLTK 库的停用词语料库，对指定字段的文本进行过滤，旨在提高文本的特征密度，为后续的自然语言处理任务做准备。

__init__函数

def __init__(self, model_cache_dir: str = './dataflow_cache')

init参数说明

参数名	类型	默认值	说明
model_cache_dir	str	'./dataflow_cache'	用于存储 NLTK 停用词数据的缓存目录路径。

Prompt模板说明

run函数

def run(self, storage: DataFlowStorage, input_key: str)

参数

名称	类型	默认值	说明
storage	DataFlowStorage	必需	数据流存储实例，负责读取与写入数据。
input_key	str	必需	输入列的名称，该列包含需要移除停用词的文本。

📦 NLTK 数据配置

该算子依赖 NLTK 的 stopwords 语料库。

推荐方式：使用预下载的数据（避免网络问题）

1. 从 https://github.com/nltk/nltk_data 下载所需数据包：

   • stopwords/

2. 设置环境变量指向数据路径：

   export NLTK_DATA=/path/to/nltk_data

自动下载方式：

首次使用时，算子会自动检测并下载所需数据。如果遇到网络问题导致下载卡住，建议使用上述手动下载方式。

🧠 示例用法

from dataflow.operators.general_text import RemoveStopwordsRefiner
from dataflow.utils.storage import FileStorage

class RemoveStopwordsRefinerTest():
    def __init__(self):
        self.storage = FileStorage(
            first_entry_file_name="./dataflow/example/GeneralTextPipeline/remove_stopwords_test_input.jsonl",
            cache_path="./cache",
            file_name_prefix="dataflow_cache_step",
            cache_type="jsonl",
        )
        
        self.refiner = RemoveStopwordsRefiner()
        
    def forward(self):
        self.refiner.run(
            storage=self.storage.step(),
            input_key='text'
        )

if __name__ == "__main__":
    test = RemoveStopwordsRefinerTest()
    test.forward()

🧾 默认输出格式（Output Format）

字段	类型	说明
text	str	移除停用词后的文本

📋 示例输入

{"text":"This is a simple test"}
{"text":"The quick brown fox jumps"}
{"text":"I am going to the store"}

📤 示例输出

{"text":"simple test"}
{"text":"quick brown fox jumps"}
{"text":"going store"}

📊 结果分析

样本1：移除 "This" "is" "a" 样本2：移除 "The" 样本3：移除 "I" "am" "to" "the"

应用场景：

• NLP 文本预处理
• 关键词提取
• 文本分类前的特征提取

注意事项：

• 使用 NLTK 英文停用词列表
• 仅适用于英文文本