Was sind Stopwörter?

Manche Wörter kommen überall vor, sagen aber fast nichts über ein Thema aus. Wir nennen sie stopwords. Sie zu erkennen, ist Ihre erste Fähigkeit zur Textbereinigung.

Lesen Sie diese Zeile: the cat sat on the mat. Die eigentliche Aussage steckt in cat, sat und mat. Wörter wie the und on sind nur das Bindemittel, das den Satz zusammenhält.

Stopwords kommen so häufig vor, dass sie in fast jedem Dokument auftauchen. Dadurch sind sie nutzlos, wenn es darum geht, ein Dokument von einem anderen zu unterscheiden.

Zu den typischen englischen stopwords gehören the, a, is, and, of, to, in und it. Pronomen und Präpositionen sind hier besonders häufig vertreten.

Stellen Sie sich NLP so vor, als würden Sie in einem lauten Raum einer Stimme zuhören. Wenn Sie stopwords entfernen, wird das Rauschen leiser und die wichtigen Wörter treten klar hervor.

Sie können mit einer kleinen eigenen Menge beginnen. Eine Python-Menge ermöglicht schnelle Mitgliedschaftsprüfungen – genau das, was Sie zum Filtern brauchen.

Zu prüfen, ob ein Wort in einer Menge enthalten ist, geht nahezu sofort – selbst bei Tausenden von Stopwords. Eine Liste würde mit zunehmender Länge langsamer werden.

Es gibt keine einzige offizielle Liste. Jede Bibliothek und jedes Projekt führt seine eigene Stopword-Liste, daher unterscheiden sie sich geringfügig voneinander.

Stopwords sind nicht immer überflüssig. Bei Aufgaben wie der Sentiment-Analyse oder der Erkennung des Autorenstils tragen kleine Wörter wie not und very eine echte Bedeutung, die Sie beibehalten sollten.

Auch Ihre eigenen Daten können ihr eigenes Rauschen enthalten. In juristischen Texten fungieren Wörter wie hereby oder shall als domänenspezifische Stopwords, die sich ebenfalls zu entfernen lohnen.

Das Entfernen von Stopwords ist ein Schritt in einer umfassenderen Bereinigung: Entfernen Sie, was kein Signal liefert, und behalten Sie, was Ihrem Modell bei der Entscheidung hilft.

Gute Arbeit. Stopwords sind sehr häufige Wörter mit wenig Aussagekraft. Deshalb filtern wir sie oft heraus, behalten aber diejenigen, die für die jeweilige Aufgabe wichtig sind.