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。
给定文本中删除常用单词和标点符号，只留下名词和动词。

可用自然语言处理工具如 NLTK 进行词性标注，选择名词和动词作为输出结果。

示例代码：

```python
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

text = "Your text here"

# Tokenize the text
tokens = word_tokenize(text)

# Remove stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [w for w in tokens if not w in stop_words]

# Tag parts of speech
tags = nltk.pos_tag(filtered_tokens)

# Extract only nouns and verbs
nouns_verbs = [word for word, pos in tags if pos.startswith('N') or pos.startswith('V')]

# Join remaining words into a new sentence
processed_text = ' '.join(nouns_verbs)

print(processed_text)
```