Вопрос или проблема
Я знаю, что по этой теме уже есть вопрос, но он не полностью решает мои проблемы. В настоящее время я пишу магистерскую диссертацию и буду использовать VADER для анализа настроений (пакет vader от Katherine Roehrick в RStudio). Я работаю с комментариями из социальных сетей на YouTube. Насколько я понимаю, удаление стоп-слов не имеет смысла для VADER, учитывая, как он работает.
Однако коллега моего научного руководителя, который сказал, что однажды использовал VADER, порекомендовал “очистить набор данных (удаление стоп-слов, лемматизация, стемминг и т.д.)”. Теперь я не уверена, упустил ли он, как работает VADER, или же у этой рекомендации есть какое-то обоснование (мы не были в прямом контакте).
В конце концов, многие научные статьи применяют удаление стоп-слов перед использованием VADER, но я пока не нашла сильного обоснования этой практики. Может ли кто-нибудь объяснить, почему столько исследователей всё же удаляют стоп-слова в этом контексте? Существуют ли какие-либо исследования, сравнивающие производительность VADER с удалением стоп-слов и без него?
Несмотря на обширные поиски, я не нашла никаких релевантных источников.
Ответ или решение
В рамках анализа тональности текста использование инструментов обработки языка, таких как VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), часто вызывает вопросы относительно предварительной обработки текста, включая удаление стоп-слов, лемматизацию и стемминг. Давайте подробно рассмотрим, почему удаление стоп-слов перед анализом c использованием VADER может быть спорным и каких рекомендаций стоит придерживаться в этом контексте.
Теория
VADER — это инструмент для анализа тональности, специально разработанный для социальных сетей и неформального текста. Он включает в себя валентные словари, которые учитывают контекстные модификаторы, такие как наречия усиления ("очень", "абсолютно") или ослабления ("немного", "едва"). Эти слова влияют на определение тональности предложения в целом.
Удаление стоп-слов, таких как "и", "но", "как", "очень", нарушает принцип работы VADER, так как они часто используются для модификации основного смысла предложения. Например, различие между "хорошо" и "очень хорошо" может полностью изменить интерпретацию предложения с позитивной на сильно позитивную.
Примеры
-
Рассмотрим предложение: "Это было очень хорошо". Без стоп-слов оно превратится в "было хорошо", и VADER оценит его менее позитивно, чем следовало бы.
-
Другое предложение: "Он не был счастлив", где "не" является критическим для понимания. Без этого слова, фраза будет интерпретирована как позитивная.
Это демонстрирует, что слова, обычно считаемые стоп-словами, часто несут важную семантическую нагрузку в контексте анализа тональности.
Применение
С учетом специфики работы VADER, рекомендуется избегать удаления стоп-слов для сохранения контекстной информации. Тем не менее, некоторые исследователи продолжают использовать эти методы предварительной обработки по нескольким причинам:
-
Традиционные подходы: В классическом машинном обучении с использованием TF-IDF или bag-of-words удаление стоп-слов улучшает производительность моделей, за счет уменьшения размерности и устранения "шума". Поэтому эти практики по инерции применяются и к новым методам, даже когда это может быть неоправданно.
-
Специфические цели: Если исследование фокусируется не на тональности, а, например, на тематическом моделировании или классификации, удаление стоп-слов может быть актуально.
Таким образом, стоит тщательно оценить цель исследования и специфику обработки данных. Если основная задача — это точный анализ тональности, игнорирование стоп-слов будет более обоснованным.
Необходимо помнить, что каждая задача требует индивидуального подхода, и никакое правило предварительной обработки не является универсальным.
Несмотря на это, ваш случай является классическим примером правоты того, что популярные практики могут противоречить специфике применения. Поэтому критически оценивайте применимость этих методов и ориентируйтесь на особенности используемых инструментов. Важно также не пренебрегать возможностью дополнительных экспериментальных проверок, чтобы обосновать сделанные вами выборы в контексте вашего исследования.