在自然语言处理中，访组词（stop word）是指那些出现频率较高，但对于文本整体含义影响较小的词，如“的”、“了”、“是”等等。访组词有时会影响文本分类、文本聚类、文本检索、信息提取等任务的效果，因此在这些任务中，访组词的过滤是很有必要的。
现在，有许多方法可以识别访组词，如基于频率的方法、基于置信度的方法、基于统计学习的方法等等。但这些方法都在一定程度上存在缺陷，如基于频率的方法不能很好地处理多义词、低频词等问题，基于置信度的方法可能会漏掉一些有用信息，基于统计学习的方法需要付出更大的计算代价。
那么，有没有一种高效的访组词识别方法呢？近年来，一些研究者提出了基于词聚类和词距离的访组词识别方法，该方法不需要预先定义阈值，而是根据词的相似度来自适应地决定哪些词应该被过滤。该方法被应用于机器翻译、文本摘要、情感分析等任务中，效果很不错。
访组词识别在自然语言处理中是一个很重要的问题，通过综合多种方法可以得到更好的效果。
