在自然语言处理（NLP）中，停用词指的是那些在文本中频繁出现，但对于理解文本意义贡献不大的词汇。这些词通常是功能性的，比如连词、介词、冠词等，它们在句子中起到连接、转折或提供结构的作用，但往往不包含太多实际的语义信息。
例如，在中文里，一些常见的停用词包括“的”、“了”、“在”、“是”、“我”等；在英文中，常见的停用词有“a”、“an”、“the”、“and”、“but”、“or”等。
处理停用词的目的通常是为了减少数据噪声，提高后续文本处理任务的效率，如文本分类、情感分析、关键词提取等。在处理中文文本时，可以使用专门的库，如HanLP，它提供了一个包含大量中文停用词的词典，方便在处理中文文本时过滤这些词。
需要注意的是，虽然停用词本身不携带重要信息，但有时候它们可能会包含一些隐含的偏见信息，因此在某些情况下，处理这些停用词也是必要的
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