停止词是语言中的常用词，例如 “and”，“is”，“the” 和 “of”，通常孤立地携带很少的独特语义。在NLP中，这些词通常在预处理过程中被删除，以减少噪声并提高模型性能。例如，在句子 “猫在垫子上睡觉” 中，删除停止词可能会留下 “猫睡觉垫”，它在简化文本的同时保留了核心含义。
删除停用词有助于模型将重点放在对任务贡献更大的词上，例如识别文档的主题或对情绪进行分类。但是，删除停用词的决定取决于特定的应用程序。例如，在情感分析中，某些停止词如 “不” 或 “非常” 对于确定含义至关重要 (“不快乐” 与 “快乐”)。
停止词列表不是通用的，可能会因语言，域或用例而异。NLTK、spaCy和scikit-learn等工具为不同语言提供了可自定义的停用词列表。在某些情况下，像transformers这样的高级模型可能会处理停止词而不会显式删除它们，因为上下文嵌入会捕获句子中所有单词之间的关系。