StopwortEntfernung

Stopwortentfernung (auch Stoppwortentfernung) bezeichnet in der Information Retrieval und der natürlichen Sprachverarbeitung das Entfernen von Stopwörtern aus Texten. Stopwörter sind häufige, wenig inhaltlich tragende Funktionswörter wie Artikel, Präpositionen oder Hilfsverben. Durch das Entfernen dieser Wörter lässt sich der Textraum reduzieren, die Verarbeitung effizienter gestalten und die Gewichtung relevanter Begriffe verbessern.

Der Prozess wird typischerweise durch eine Stopwortliste bestimmt, die sprachspezifisch erstellt wird. Stopwörter werden meist während der Tokenisierung entfernt, können aber auch durch Filtern mit Lern- oder statistischen Methoden ermittelt werden. Bei vielen Projekten werden zusätzlich domänenspezifische Stopwörter ergänzt, zum Beispiel Fachtermini, die in einem bestimmten Korpus häufig auftreten, aber wenig zur Trennung von Themen beitragen.

Der Einsatz der Stopwortentfernung hat Vor- und Nachteile. In Suchmaschinen und Textklassifikationsaufgaben kann die Indexgröße reduziert und die Performance verbessert werden. In Aufgaben, bei denen syntaktische oder semantische Feinheiten wichtig sind (z. B. Sentimentanalyse, Fragenbeantwortung), kann das Entfernen von Stopwörtern jedoch die Leistungsfähigkeit beeinträchtigen, da Bedeutungen durch bestimmte Elemente wie Negationen beeinflusst werden. Aus diesem Grund werden Stopwörter gelegentlich beibehalten, gewichtet oder nur innerhalb bestimmter Phrasen berücksichtigt.

Es gibt zahlreiche Werkzeuge und Bibliotheken, die vordefinierte Listen bereitstellen (z. B. NLTK, spaCy, Snowball) und Nutzern die Erstellung eigener Listen ermöglichen. Stopwortentfernung bleibt eine flexible Technik, deren Nutzen stark vom Anwendungsfall abhängt.