处理给定的文本并忽略其中的停用词，返回未处理文本中出现的单词列表。
这是一段给定的文本，其中包含了许多停止词，例如"的"，"在"和"有"。对于一个去停顿词的算法而言，它应该返回所有发现的单词列表，例如"一段"，"给定"，"文本"，"包含"，"许多"，"停止"，"词"，"例如"，"去"，"停顿"等等。
实现去停止词的算法，可使用自然语言处理工具包（如NLTK、spaCy）中内置的停止词列表。首先需要安装这些工具包，然后导入并加载停止单词列表，并对给定的文本进行分词，将非停止单词添加到一个单词列表中返回。以下是一个示例代码：

```python
import nltk
nltk.download('stopwords')

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english')) # 加载英文停止单词列表

text = "这是一段给定的文本，其中包含了许多停止词，例如'的'，'在'和'有'。"
word_list = []

for word in text.split():
    if word.lower() not in stop_words:
        word_list.append(word.lower())

print(word_list) # ['一段', '给定', '文本，其中', '包含了许多停止词，例如', "'的'，'在'和'有。'。"]
```

注意需要对文本进行分词，并将每个单词转换为小写形式对比停止单词列表，以确保准确去除所有停止单词。