2024年4月14日发(作者：)

去停用词的方法(一)

去停用词方法

什么是停用词？

停用词是在文本处理中被忽略的一些常见词语，这些词语一般不

携带太多实际意义，例如：的、了、是等。在进行自然语言处理、文

本挖掘等任务时，去除停用词可以提高处理效率和结果质量。

为什么需要去停用词？

• 停用词会占用大量的存储空间，导致资源浪费。

• 停用词对于文本挖掘、信息提取等任务没有实际意义，去除它们

可以提高后续处理的效果。

• 停用词过多可能会引入噪音，干扰后续任务的结果。

常用的去停用词方法

1. 使用自定义停用词列表

可以根据任务的需求，自行制定停用词列表。将这些停用词保存

到一个文本文件中，在处理文本时加载该文件，然后将其中的停用词

过滤掉。

2. 使用开源停用词库

开源停用词库是一些已经整理好的停用词列表，可以直接使用。

常见的开源停用词库有中文常用停用词库、英文停用词库等。可以在

项目中引入相应的停用词库文件，然后根据需要进行停用词的过滤。

3. 基于词频进行停用词过滤

可以基于词频的方法进行停用词过滤，即去除出现频次较高的词

语。可以设定一个频次阈值，将频次超过该阈值的词语视为停用词。

4. 基于TF-IDF进行停用词过滤

基于TF-IDF的方法可以将一些常见的低信息词作为停用词。TF-

IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的

文本特征提取方法，通过计算某个词语在文本中的出现频次和在语料

库中的逆文档频率，来评估词语的重要性。可以根据TF-IDF值来判断

某个词语是否为停用词。

去停用词的使用注意事项

• 停用词列表需要根据具体任务进行定制，不同的任务可能需要过

滤不同的停用词。

• 在过滤停用词时，需要注意不要过滤掉某些具有实际意义的词语，

例如某些专有名词、缩写等。

• 选择合适的文本预处理顺序，通常在分词之后进行停用词过滤，

避免错误的处理结果。

去停用词是文本处理中的一个重要环节，正确地去除停用词可以

提高后续任务的效果和准确性。根据不同的任务需求，可以选择合适

的去停用词方法进行处理。

5. 基于词性进行停用词过滤

基于词性的方法可以根据词性标注信息来过滤停用词。词性标注

是对每个词语标注其词性，例如名词、动词、形容词等。可以根据任

务需求，将某些词性的词语视为停用词进行过滤。

6. 基于语言模型进行停用词过滤

基于语言模型的方法可以根据文本的上下文信息来判断某个词语

是否为停用词。可以利用预训练好的语言模型，如BERT、GPT等，来

计算每个词语的概率，将概率较高的词语视为停用词进行过滤。

7. 结合词向量进行停用词过滤

词向量是将每个词语映射到一个低维向量空间的表示方法，可以

捕捉词语之间的语义关系。可以利用词向量计算词语之间的相似度，

将相似度较高的词语视为停用词进行过滤。

8. 结合机器学习方法进行停用词过滤

可以利用机器学习方法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，构建停

用词分类器。将大量已标注的文本数据作为训练集，训练一个分类器

来判断某个词语是否为停用词。然后使用该分类器来进行停用词过滤。

总结

去停用词是文本处理中的一个重要步骤，可以提高后续任务的效

果和准确性。根据不同任务的需求，可以选择适合的去停用词方法进

行处理。常用的方法包括使用自定义停用词列表、开源停用词库、基

于词频、基于TF-IDF、基于词性、基于语言模型、结合词向量和结合

机器学习等方法。在使用这些方法时，需要注意定制停用词列表、避

免过滤有实际意义的词语，并选择合适的文本预处理顺序。正确地去

除停用词可以提高文本处理任务的效率和质量。