Фильтрация слов в системах обработки естественного языка (NLP) включает в себя несколько этапов: 2

1. Сегментация и токенизация. 2 Текст делят на предложения, а те — на отдельные слова. 2
2. Определение контекстно-независимых признаков. 2 Они характеризуют каждый из токенов и не зависят от рядом стоящих элементов. 2
3. Удаление стоп-слов. 4 Это слова, которые не содержат смысловой нагрузки и встречаются в тексте часто и безразлично к контексту. 4 Примеры таких слов: «и», «в», «на», «с», «то», «этот» и другие. 4
4. Допуск кореференции. 2 Система рассматривает каждое предложение один раз и не отслеживает их взаимосвязь. 2
5. Парсинг зависимостей. 2 Формируется древовидная структура, где токенам присваивается один родитель и устанавливается тип связи. 2
6. Преобразование текстового содержания в векторное представление. 2 Это позволяет выделить слова, применяемые в схожем или идентичном контексте. 2
7. Формирование модели, которая соответствует заданной цели, например, классифицирует или генерирует новый текст. 2

Также для определения важности слов в тексте используется метод взвешивания TF-IDF. 4 Он присваивает каждому слову в тексте вес, который зависит от частоты встречаемости этого слова в тексте и количества текстов, в которых оно встречается. 4 Более высокий вес присваивают словам, которые часто встречаются в конкретном документе, но редко в других документах коллекции. 4