该代码是去除停用词版，因为文本中充满了大量的停用词，这样得出的三连词是无意义的。
这段代码的含义如下：
1. `from nltk.corpus import stopwords`：从nltk.corpus模块中导入stopwords，用于获取常用停用词。
2. `from nltk import ngrams`：从nltk模块中导入ngrams函数，用于生成n元组。
3. `stop_words = set(stopwords.words(‘english’))`：将英语停用词列表存储到名为stop_words的集合变量中。
4. `text = “This is translationclub! We study and make progress here.”`：定义一个字符串变量text，存储要处理的文本。↳
5. `text1 = text.split()`：将文本字符串按照空格分割成单词，并将结果存储到名为text1的列表变量中。
6. `grams_3 = ngrams([word.lower() for word in text1],3)`：使用ngrams函数生成text1中的三元组（三个单词的组合），并将结果存储到名为grams_3的变量中。这里通过列表推导式将text1中的单词转换为小写形式。
7. `grams_3 = list(set(grams_3))`：将grams_3中的元素转换为集合，去除重复的元组，并再次转换为列表。
8. `for g in grams_3:`：遍历grams_3中的每一个元组，将当前元组赋值给变量g。
9. `if len(set(g)&set(stop_words)) == 0:`：判断当前元组g中的单词是否与停用词stop_words没有交集，即当前元组中没有停用词。
10. `print(g)`：如果当前元组g中没有停用词，则打印输出该元组。
总结：该代码使用nltk库对文本进行处理，首先将文本分割为单词，然后生成三元组（三个单词的组合）。接着，根据英语停用词列表，筛选出不包含停用词的三元组，并将结果打印输出。
运行结果如下：
(‘make’, ‘progress’, ‘here.’)
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参考书藉：Python语言数据分析 管新潮 著
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原文作者：吴志雄
推文编辑：张子明