使用 Spacy、Bert 时是否需要对文本分类进行停用词去除、词干/词形还原？答案

【问题标题】：Is it necessary to do stopwords removal ,Stemming/Lemmatization for text classification while using Spacy,Bert?使用 Spacy、Bert 时是否需要对文本分类进行停用词去除、词干/词形还原？
【发布时间】：2020-12-17 08:57:11
【问题描述】：

在使用 Spacy、Bert 或其他高级 NLP 模型获取文本的向量嵌入时，是否需要去除停用词、词干和词形还原？

text="婚礼上的食物非常好吃"

1. 由于 Spacy，Bert 是在庞大的原始数据集上进行训练的，在使用 bert/spacy 进行文本分类任务生成嵌入之前，对这些文本应用停用词去除、词干和词形还原有什么好处吗？

2.当我们使用countvectorizer，tfidf vectorizer来获得句子的嵌入时，我可以理解停用词去除，词干和词形还原会很好。

【问题讨论】：

您可以测试看看是否进行词干化和停用词删除有帮助。并非总是如此。如果我要绘制图表，我通常会这样做，因为停用词会使结果变得混乱。

标签： nlp spacy text-classification bert-language-model

【解决方案1】：

您可以进行测试，看看是否进行词干化和停用词删除有帮助。并非总是如此。如果我要绘制图表，我通常会这样做，因为停用词会使结果变得混乱。

不使用停用词的案例 使用停用词将为用户的意图提供上下文，因此当您使用 BERT 之类的上下文模型时。在像 BERT 这样的模型中，所有停用词都被保留以提供足够的上下文信息，例如被认为是停用词的否定词（not、nor、never）。

根据https://arxiv.org/pdf/1904.07531.pdf

“令人惊讶的是，停用词与非停用词一样受到关注，但删除它们对 MRR 性能没有影响。”

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 BERT，您无需处理文本；否则，您会丢失上下文（词干、词形还原）或彻底更改文本（去除停用词）。

一些更基本的模型（基于规则或词袋）会从一些处理中受益，但您必须非常小心移除停用词：许多改变整个句子含义的词是停用词（不是，不，从不，除非）。

【讨论】：

【解决方案3】：

这不是强制性的。删除停用词有时会有所帮助，有时则无济于事。你应该两个都试试。

【讨论】：