Muitos algoritmos de Processamento de Linguagem Natural utilizam técnicas que podem sofrer muitas interferências por conta dos ruídos. Em algoritmos estatísticos que utilizam a frequência como indicador os ruídos aparecem como palavras que aparecem muitas vezes, porém não tem significado expressivo para o contexto do texto.
Existem diversas técnicas para remoção destas palavras que recebem o nome de "stopwords". O grande problema destas técnicas é garantir que as palavras removidas realmente são palavras que não são necessárias para o processamento. Vale ressaltar também que alguns algoritmos de PLN utilizam o texto como um todo para extrair relacionamentos entre os termos.
Esta estrutura de Sujeito - Verbo - Adjetivo claramente indica que o sujeito da frase tem a característica indicada como adjetivo. Estas heurísticas linguísticas podem ser utilizadas, no entanto a remoção de stopwords descartará as palavras "eu" visto que ela é um pronome. Sendo assim, é interessante que o desenvolvedor entenda como utilizar o processamento para benefício do seu software. Caso isto não seja feito com cuidado este tratamento pode causar distorções no resultado final.
O primeiro método para remoção de stopwords é a utilização de uma lista de palavras. Podemos pré-definir uma lista na qual contenha todas as palavras que deverão ser removidas. Este método é claramente bastante frágil, visto que remoções indevidas podem ser feitas.
É possível utilizar uma técnica linguística para remover palavras que tem classificações que não interessam ao resultado final. O primeiro passo é utilizar um Tagger para marcar a função de cada palavra em um texto. Em seguida o usuário deve selecionar quais tipos de palavras ele gostaria de excluir e quais ele gostaria de incluir.