Python Keras中的文本到单词的顺序方法中是否有一种方法也可以使用'；过滤器'；参数

我已经查阅了Keras中

text\u to\u word\u sequence

方法的官方文档

文档中列出的代码是：

keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(text, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\t\n', lower=True, split=' ')

我知道我们也可以通过正则表达式（使用

\u sre.sre\u模式

）删除停止字，如下所示：

import re
pattern = re.compile(r'\b(' + r'|'.join(stopwords.words('English')) + r')\b\s*')
phrase = pattern.sub('', phrase)

我的最小可验证示例是：

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer, text_to_word_sequence
text_to_word_sequence("The cat is in the hat!!!")

Output: ['the', 'cat', 'is', 'in', 'the', 'hat']

我希望输出为：

['cat', 'hat']

我的问题是：

是否有一种方法可以使用

text\u to\u word\u sequence

方法中的

filters

参数自动过滤掉停止字以及默认过滤掉的特殊字符？例如通过使用模式（

\u sre.sre\u模式

）等

['cat', 'hat']