Stemming este procesul de reducere a unui cuvânt la tulpina sa de cuvânt care se atașează la sufixe și prefixe sau la rădăcinile cuvintelor cunoscute ca lemă. Stemming-ul este important în înțelegerea limbajului natural (NLU) și procesarea limbajului natural (NLP).
Ce rezultă în NLP cu un exemplu?
Stemming înseamnă, în principiu, eliminarea sufixului dintr-un cuvânt și reducerea acestuia la cuvântul său rădăcină. De exemplu: „Flying” este un cuvânt și sufixul său este „ing”, dacă eliminăm „ing” din „Flying”, atunci vom obține cuvântul de bază sau cuvântul rădăcină care este „Fly”.
La ce folosește stemming?
Stemming este folosit în sisteme de recuperare a informațiilor, cum ar fi motoarele de căutare. Este folosit pentru a determina vocabularele de domeniu în analiza domeniului.
Ce este lematizarea strâmtoare?
Stemming-ul și lematizarea sunt metode folosite de motoarele de căutare și de chatbot pentru a analiza semnificația din spatele unui cuvânt. Stemming folosește tulpina cuvântului, în timp ce lematizarea folosește contextul în care este folosit cuvântul.
Ce este lematizarea și derivarea în NLP?
Analiza morfologică ar necesita extragerea lemei corecte a fiecărui cuvânt. De exemplu, lematizarea identifică în mod clar forma de bază a „troubled” la „trouble” denotând un anumit sens, în timp ce Stemming va tăia partea „ed” și o va converti în „troubl”, care are semnificația greșită și greșelile de ortografie.
