<s>Human: 从给定的文本中删除所有的常用单词和标点符号，只留下名词和动词。输出处理过的文本。
一个由很多英文单词和标点符号组成的文本，该文本并没有特别的主题或内容。为保持简化，你可以在输入中指定一个适合文本的字数范围。
</s><s>Assistant: 对于给定的文本，我们可以使用Python中的nltk库来进行处理。具体步骤如下：

1. 安装nltk库：使用命令行或者Anaconda prompt来输入"pip install nltk"进行下载nltk库。

2. 导入nltk库，以及其他需要使用的库：

   ```
   import nltk
   from nltk.tokenize import word_tokenize
   from nltk.corpus import stopwords
   from string import punctuation
   ```

3. 对于输入的文本（假设为text），首先需要将其转化为小写形式，避免大小写的区分。

   ```
   text = text.lower()
   ```

4. 使用word_tokenize函数将文本转化为单词的形式。

   ```
   words = word_tokenize(text)
   ```

5. 对于words中的每个单词，判断其是否为名词或动词。如果是，将其加入到一个新的列表中。

   ```
   nouns_verbs = []
   for word in words:
       if word.strip() not in stopwords.words('english') and word.strip() not in punctuation and nltk.pos_tag([word])[0][1] in ['NN', 'NNS', 'VB', 'VBD', 'VBG', 'VBN', 'VBP', 'VBZ']:
           nouns_verbs.append(word)
   ```

   其中，stopwords.words('english')表示英文常用单词，punctuation表示标点符号，nltk.pos_tag([word])[0][1]表示使用nltk库中的词性标注功能来判断单词的词性。

6. 最终得到的新列表nouns_verbs，即为处理后的文本。

   ```
   return " ".join(nouns_verbs)
   ```
</s>