Stemming dan lemmatization: teknik prapemprosesan utama untuk meningkatkan ketepatan analisis teks

Dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), stemming dan lemmatization ialah teknik prapemprosesan teks biasa. Tujuan mereka adalah untuk menukar perkataan ke dalam bentuk asas atau asalnya untuk mengurangkan kerumitan perbendaharaan kata dan meningkatkan ketepatan analisis teks. Stemming ialah proses mengurangkan perkataan kepada batangnya. Batang ialah bahagian teras perkataan, tolak sebarang imbuhan. Sebagai contoh, jika perkataan "lari" berpunca, batang yang terhasil ialah "lari". Stemming memudahkan analisis teks dengan membenarkan bentuk perkataan yang berbeza dianggap sebagai perkataan yang sama. Lemmatisasi ialah proses memulihkan perkataan kepada bentuk asalnya. Ia menggunakan peraturan leksikal dan kaedah berasaskan kamus untuk menukar perkataan kepada

1. Stemming

Stemming ialah proses menukar perkataan kepada bentuk asasnya. Batang ialah bahagian perkataan yang tinggal selepas imbuhan telah dilucutkan Sebagai contoh, batang "lari" dan "pelari" kedua-duanya "lari". Teknik imbuhan sering menggunakan peraturan imbuhan untuk menentukan batang sesuatu perkataan. Ia mempunyai kelebihan memproses teks berskala besar dengan cepat. Walau bagaimanapun, hanya mengalih keluar imbuhan mungkin menghasilkan beberapa hasil yang tidak tepat.

2. Lemmatisasi

Lemmatisasi ialah proses menukar perkataan kepada bentuk asalnya. Bentuk asal ialah bentuk akar kata, yang boleh menjadi akar atau bentuk lain. Sebagai contoh, bentuk asal "pergi" dan "pergi" kedua-duanya adalah "pergi". Teknik lemmatisasi biasanya menggunakan sumber atau peraturan leksikal untuk menentukan bentuk asal sesuatu perkataan. Ia lebih cekap daripada berpunca dalam beberapa kes kerana ia mengambil kira maklumat kontekstual dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi.

3. Hubungan antara stemming dan lemmatization

Stemming dan lemmatization adalah kedua-dua teknik yang digunakan untuk menukar perkataan kepada bentuk asasnya. Mereka mempunyai banyak persamaan, tetapi terdapat juga Beberapa perbezaan. Stemming biasanya hanya membuang imbuhan perkataan, manakala lemmatisasi mengambil kira maklumat kontekstual perkataan untuk mencari bentuk asal perkataan. Oleh itu, lemmatization selalunya lebih tepat daripada stemming. Walau bagaimanapun, stemming adalah lebih pantas dan sesuai untuk pemprosesan teks berskala besar, manakala lemmatisasi memerlukan lebih banyak pengiraan dan masa. Dalam aplikasi praktikal, teknologi prapemprosesan teks yang sesuai harus dipilih berdasarkan keperluan tugas tertentu.

4. tersedia, seperti NLTK, spaCy, dsb. Alat dan algoritma yang berbeza mungkin sesuai untuk set data dan tugasan teks yang berbeza, dan pemilihan perlu dibuat mengikut kes demi kes.

2 Kekalkan teks asal: Semasa melakukan prapemprosesan teks, teks asal dan teks yang diproses hendaklah disimpan untuk analisis dan perbandingan seterusnya. .

4 Sokongan berbilang bahasa: Mungkin terdapat perbezaan dalam morfologi perkataan dan peraturan dalam bahasa yang berbeza, jadi apabila memproses teks berbilang bahasa, adalah perlu untuk memilih alat dan algoritma stemming dan lemmatisasi yang sesuai untuk bahasa yang berbeza.

Ringkasnya, stemming dan lemmatization adalah teknik yang biasa digunakan dalam prapemprosesan teks, yang boleh membantu mengurangkan kerumitan perbendaharaan kata dan meningkatkan ketepatan analisis teks. Apabila menggunakannya, anda harus memilih teknologi dan alatan yang sesuai berdasarkan keperluan tugas tertentu, dan memberi perhatian kepada isu seperti perkataan yang tidak teratur dan sokongan berbilang bahasa.

Atas ialah kandungan terperinci Stemming dan lemmatization: teknik prapemprosesan utama untuk meningkatkan ketepatan analisis teks. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!