La suppression des mots vides est une forme de prétraitement des données utilisée pour améliorer les fonctionnalités des moteurs de recherche, principalement dans les systèmes de traitement du langage naturel (NLP). Les mots vides sont des mots qui ont peu de sens dans le cadre d'une requête ou d'une recherche, et qui sont souvent supprimés d'un texte avant indexation ou analyse. Des exemples de mots vides courants sont « le », « un », « et » et « ou ».
L'objectif de la suppression des mots vides est de réduire le nombre de mots et d'associations dans une requête ou un texte, ainsi que de réduire le temps et la mémoire nécessaires au traitement d'une requête ou d'un texte. Cela peut être utilisé pour réduire les données inutiles avant de les stocker dans une base de données ou un indexeur. L'identification et la suppression des mots vides permettent également aux moteurs de recherche de se concentrer davantage sur les mots importants dans une requête et peuvent contribuer à améliorer la pertinence du résultat.
Le processus de suppression des mots vides se fait généralement en examinant le texte, puis en le comparant à une liste prédéfinie de mots vides pour identifier les correspondances. Dans les systèmes PNL, ce processus est connu sous le nom de « filtrage des mots vides ». Il est également connu sous le nom de « filtrage des minuscules », car les mots vides courants sont tous des mots minuscules. Certains systèmes utilisent également une liste dynamique basée sur des tests statistiques.
La suppression des mots vides est une étape importante du traitement du langage naturel, car elle permet de se concentrer sur les mots-clés ou les informations critiques dans un document plutôt que sur les mots non essentiels. Ce processus, bien qu'utile pour l'optimisation des moteurs de recherche, est rarement utilisé dans les applications de synthèse vocale, car la plupart des mots vides font partie intégrante de la transmission du sens.
