在模型构建的前期阶段，信息过滤环节对模型的质量具有决定性影响。如果输入的数据中包含大量无关或无用信息，模型可能会吸收这些噪声，从而降低预测准确性和泛化能力。为了确保模型的高效性和准确性，文章着重设计了构建情感分类模型之前的信息过滤环节，对文本进行预处理，包括去除所有空格，去除所有标点符号，去除所有停用词等操作，使构建模型的信息更有分类价值。