根据给定的要求，对给定的语料库进行特征选择。
一个包含1000个文档的语料库，其中每个文档包含500个单词。
特征选择依赖于所需的任务和算法，因此需要更具体的要求才能确定哪些特征应该选择。以下是一些常见的特征选择方法：

- 词频-逆文件频率（TF-IDF）：根据单词在文档中出现的频率和在整个语料库中出现的频率来加权单词。
- 信息增益：度量选择某个单词对分类任务的影响力。
- 卡方检验：测量单词在分类变量之间的独立性。
- 互信息：度量单词在文本中的相关性。

这些方法都需要一些预处理步骤，例如文本标准化、分词和停用词过滤。