Стоп-слова (от англ. stop words) — это слова, которые часто встречаются в тексте, но сами по себе несут мало или вообще не несут смысловой нагрузки для большинства задач обработки естественного языка (NLP). Примеры на английском: the, is, at, on, and, a, in, на русском: и, в, на, не, это, как, что, то, по, с. Такие слова обычно не добавляют смысловой ценности в анализ текста, особенно в задачах классификации, тематического моделирования и поиска.

Примеры стоп-слов

Эти слова встречаются настолько часто, что не дают уникальной информации о контексте текста. Например, слово "в" будет во всех русскоязычных предложениях, независимо от их тематики.

Зачем убирать стоп-слова

1. Снижение размерности пространства признаков

В задачах NLP текст обычно преобразуется в числовое представление: вектор слов, мешок слов (Bag-of-Words), TF-IDF, Word2Vec и т.д.
Удаление стоп-слов уменьшает размерность и делает модель менее громоздкой и менее склонной к переобучению.

2. Повышение качества анализа

Если цель — определить тему текста, тональность или ключевые слова, то "вода" в виде союзов, предлогов и местоимений мешает анализу.
Удаление таких слов помогает сфокусироваться на содержательных лексемах: существительных, глаголах, прилагательных.

3. Снижение вычислительной нагрузки

Обработка меньшего количества слов означает более быструю токенизацию, индексацию, классификацию и т.д. Это важно при работе с большими текстовыми корпусами.

4. Улучшение качества поиска и совпадений

В информационном поиске (поисковые системы, чат-боты) исключение стоп-слов помогает сфокусировать поиск на значимых терминах, а не на фоновых частях речи.

Где удаление стоп-слов особенно полезно

• Классификация текста (text classification): например, определить тему документа

• Анализ тональности (sentiment analysis): важно учитывать слова "хорошо", "плохо", а не "в", "на"

• Модели тематического моделирования (topic modeling): LDA и др.

• Информационный поиск: уменьшает ложные совпадения по незначимым словам

• Кластеризация текстов: мешок слов без мусора работает точнее

Где удаление стоп-слов не рекомендуется

Удалять стоп-слова полезно не всегда. Есть задачи, где они критичны:

▪️ Машинный перевод

Стоп-слова важны для сохранения грамматики и смысла. Без них перевод может быть искажен.

Пример:

"I am not happy" → если удалить "not", смысл полностью изменится

▪️ Генерация текста

При генерации предложения модель должна сохранять связность и грамматическую структуру.

▪️ Named Entity Recognition (NER), POS-теггинг

Стоп-слова могут быть частью именованных сущностей или влиять на разметку частей речи.

Как получить список стоп-слов

В библиотеке nltk есть готовые списки стоп-слов на многих языках.

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))

Для русского языка:

stop_words = set(stopwords.words('russian'))

Также можно добавить свои слова:

stop_words.update(\['это', 'например', 'также'\])

Удаление стоп-слов из текста

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "Это пример текста, который содержит много лишних слов"
tokens = word_tokenize(text.lower())
stop_words = set(stopwords.words('russian'))
filtered_tokens = \[word for word in tokens if word not in stop_words\]

Результат: ['пример', 'текста', 'содержит', 'много', 'лишних', 'слов']

Кастомизация списка стоп-слов

Стоп-слова — это не универсальный список. Некоторые слова могут быть информативными в одном контексте и бесполезными в другом.

Примеры:

• Слово "not" часто исключается в английском, но при анализе тональности оно критично.

• В задаче по тематике ресторанов слово "menu" может быть частым, но значимым.

Поэтому:

• Используйте **кастомный список
  **

• Подбирайте стоп-слова под задачу

• Не всегда удаляйте по умолчанию

Частотный анализ как инструмент выявления стоп-слов

Можно провести анализ частоты слов в корпусе, чтобы определить «псевдо-стоп-слова»:

from collections import Counter
word_counts = Counter(tokens)
common = word_counts.most_common(30)

Среди них могут быть слова, которые лучше исключить, даже если они не входят в стандартный список stop-words.

Альтернативные подходы к учёту стоп-слов

• TF-IDF (term frequency–inverse document frequency) — автоматически снижает вес часто встречающихся слов

• Embeddings (Word2Vec, BERT) — сохраняют контекст слов, даже если они формально "стоповые"

Стоп-слова — это ключевой элемент текстовой предобработки, но с учётом контекста задачи и языка. Они не всегда должны быть удалены, но часто их исключение приводит к улучшению точности моделей и сокращению вычислительных ресурсов.