Remoção de stopword

A remoção de palavras de parada é uma etapa comum na preparação de textos para tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como análise de consultas de pesquisa, extração de palavras-chave, resumo automatizado e classificação de textos. Simplificando, uma palavra de parada é uma palavra extremamente comum em um determinado idioma e é improvável que contenha alguma informação útil. Ao remover palavras como "the", "an" e "and" do texto, esse processo ajuda a reduzir o tamanho do conjunto de dados e, por sua vez, acelera os sistemas de processamento de linguagem natural.

Para identificar quais palavras devem ser removidas, geralmente é consultada uma lista de stopwords. Essa é uma lista de palavras que são consideradas "sem importância" ou "irrelevantes" para a tarefa em questão. É possível acessar uma lista de stopwords predefinida, como a da biblioteca de corpus NLTK (Natural Language Toolkit). Além disso, listas de stopwords personalizadas podem ser criadas de modo a conter palavras particularmente relevantes para o projeto.

Depois que a lista de stopwords é confirmada, o processo de remoção de stopwords é realizado por meio de pesquisa no texto e exclusão de todas as palavras encontradas nele. Também é possível executar a remoção de stopwords com a ajuda de funções oferecidas por algumas linguagens de programação populares, como Python.

A remoção de palavras de parada é amplamente usada nas áreas de computadores, programação e segurança cibernética. Por exemplo, ao criar um mecanismo ou algoritmo de pesquisa, as palavras usadas em uma consulta podem causar lentidão significativa, levando ao aumento do tempo de pesquisa. Ao remover stopwords das consultas de pesquisa e reduzir o número de vezes que as palavras devem ser processadas, o tempo de pesquisa pode ser bastante reduzido. Da mesma forma, a remoção de palavras de parada é considerada na extração de palavras-chave do texto ou na execução de tarefas de resumo automatizado para que o conjunto de dados não contenha palavras desnecessárias e irrelevantes.