Зачем нужно уменьшать размер словаря? Чем плох большой словарь? В какой функции происходит нагрузка?

Уменьшение размера словаря (vocabulary) в задачах машинного обучения важно по нескольким причинам:

• Снижение вычислительной нагрузки. Большой словарь увеличивает размер входных данных и требует больше памяти и времени на обучение.
• Улучшение обобщающей способности модели. Много редких или шумных слов могут ухудшать качество модели.
• Уменьшение риска переобучения. Меньшее количество признаков помогает избежать избыточной подгонки.

Основная нагрузка происходит в функции преобразования текста в числовые признаки (например, векторизации), где каждый уникальный токен соответствует отдельному признаку. Чем больше словарь, тем больше размерность и вычислительные затраты.