基于DataFrame的StopWordsRemover处理

stopwords简单来说是指在一种语言中广泛使用的词。在各种需要处理文本的地方，我们对这些停止词做出一些特殊处理，以方便我们更关注在更重要的一些词上。

对于不同类型的需求而言，对停止词的处理是不同的。

1. 有监督的机器学习 – 将停止词从特征空间剔除

2. 聚类– 降低停止词的权重

3. 信息检索– 不对停止词做索引

4. 自动摘要- 计分时不处理停止词

对于不同语言，停止词的类型都可能有出入，但是一般而言有这简单的三类

1. 限定词

2. 并列连词

3. 介词

停止词的词表一般不需要自己制作，有很多可选项可以自己下载选用。

Spark中提供了StopWordsRemover类处理停止词，它可以用作Machine learning Pipeline的一部分。

StopWordsRemover的功能是直接移除所有停用词（stopword），所有从inputCol输入的量都会被它检查，然后再outputCol中，这些停止词都会去掉了。

默认的话会在构建StopWordsRemover对象的时候调用loadDefaultStopWords(language: String): Array[String]加载/org/apache/spark/ml/feature/stopwords/english.txt。

这是一个简单的停止词表，包含181个词（spark2.2）。

默认还提供了其他几种语言（danish, dutch, english, finnish, french, german, hungarian,italian, norwegian, portuguese, russian, spanish, swedish, turkish）的停止词，遗憾的是没有中文默认停止词表，所以对于中文停止词需要自己提供。

假如我们有个dataframe，有两列：id和raw。

Raw列作为StopWordsRemover的输出，filtered作为输出列，会得到如下数据：

在这里filtered，“I”，“the”，“had”和“a”这些停用词语已被滤除。

import org.apache.spark.ml.feature.StopWordsRemover
// $example on$
val remover = new StopWordsRemover().setInputCol("raw").setOutputCol("filtered")

val dataSet = spark.createDataFrame(Seq(
  (0, Seq("I", "saw", "the", "red", "balloon")),
 (1, Seq("Mary", "had", "a", "little", "lamb"))
)).toDF("id", "raw")

remover.transform(dataSet).show(false)

StopWordsRemover的常用API介绍