是的，有很多文本词频统计的工具和代码，其中一些比较流行的有NLTK、spaCy、TextBlob、gensim等。下面是一个使用NLTK进行文本词频统计的简单示例：

```python import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.probability import FreqDist

加载停用词列表

stop_words = set(stopwords.words('english'))

定义句子

sentences = ["This is a sample sentence.", "Another sentence.", "Yet another sentence."]

对每个句子进行分词

words = nltk.word_tokenize(sentences)

使用停用词过滤掉不需要的词

filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]

计算词频

freq_dist = FreqDist(filtered_words)

打印词频统计结果

for word, freq in freq_dist.most_common(): print(word, freq) ```

这个示例首先加载了停用词列表，然后定义了句子。然后，它对每个句子进行分词，并使用停用词过滤掉不需要的词。最后，它计算了词频，并打印出了最常见的词及其频率。