如何构建停用词列表

       在实际使用机器学习文本分类算法(比如lda, bayes, k-means)的过程中，会发现文档的预处理非常重要，如果包含太多杂词，则算法效果往往会大打折扣。预处理中，停用词过滤是非常关键的一步，但就目前而言，并没有完全自动一步到位的实现，而且针对不同领域停用词可能还有变化。但是大体有些规律可以遵循，加上人工干预，应该能达到不错的效果。

      下面是一些可行的停用词过滤方法，供参考：

       1.词频

       将训练集中的高频和低频词汇找出，然后经过人工干预，提出认为可用的词，剩下即为停用词。

       2. 文档频率DF

       如果一个词在文档集中出现的频率太高，那么可以认为这种词不会具有太大的表征意义，可以过滤。而对于过于低频的，也可以酌情丢掉。

        3. 语法剔除，比如：

                Running
                Runner
                Runs
                Ran

            可以归类为run这个词

         4.  过滤包含数字，以及特殊字符的词，比如：

                hello'
                *he

                 computer2

         5. 将所有英文词汇转为lowercase

         6. 搜集网络上一些公开的停用词表

                http://www.webconfs.com/stop-words.PHP
                http://www.webconfs.com/stop-words.php
                http://snowball.tartarus.org/algorithms/english/stop.txt