【发布时间】：2017-05-01 15:28:37
【问题描述】：
我正在尝试在执行主题建模之前删除停用词。我注意到一些否定词（not，nor，never，none 等）通常被认为是停用词。例如，NLTK、spacy 和 sklearn 在它们的停用词列表中包含“not”。但是，如果我们从下面的这些句子中删除“不”，它们就会失去重要的意义，这对于主题建模或情感分析来说是不准确的。
1). StackOverflow is helpful => StackOverflow helpful
2). StackOverflow is not helpful => StackOverflow helpful
谁能解释为什么这些否定词通常被认为是停用词？
【问题讨论】：
-
这个问题感觉在更专业的网站上会得到更好的答案，因为它是关于软件背后的理论，而不是如何使用它进行编程。也许datascience.stackexchange.com？
-
我投票结束这个问题，因为它已被手动迁移到不同的 Stack Exchange：datascience.stackexchange.com/questions/15765/…
-
是的，同意，只是无法自己关闭它......所以回答了我自己的问题并尝试解决它。但我不能直到明天
-
是的，希望评论不会突然出现，它是在您使用投票关闭系统时自动生成的。
标签： nlp stop-words