一位数据科学家使用 SageMaker Neural Topic Model (NTM) 为存储在 S3 中的 JSON 格式博客文章推荐标签。该模型会推荐“a”、“an”和“the”等停用词，有时也会推荐一些罕见但有效的词。团队希望保留罕见的词，但确保不推荐停用词。数据科学家应该怎么做？

正确答案是使用 scikit-learn 的 CountVectorizer 从博客文本中删除停用词，并用向量化结果替换 S3 中的数据。CountVectorizer 允许在词汇表创建期间指定停用词列表，从而有效地在模型训练前从数据中移除这些词，同时保留其他词。 选项一不正确，因为 Amazon Comprehend 的实体识别主要用于识别命名实体，而不是通用停用词，并且直接修改 S3 中的原始数据可能不是最佳实践。选项二不正确，因为 SageMaker 内置的 PCA 算法是降维技术，不适用于文本预处理中的停用词去除。选项三不正确，因为 SageMaker 内置的 Object Detection 算法用于图像识别，与文本主题建模无关。