1. 词干提取(Stemming): 词干提取是一种基于规则的文本处理方法,通过删除单词的后缀来提取词干(stem)。它的目的是将单词转化为其基本的语言形式,即词干,而不考虑单词的语法和语义。例如,将"running"、"runs"和"ran"都转化为词干"run"。 词干提取方法有多种,其中最常用的是Porter词干提取算法和Lancaster词干提取算法。
Snowball 词干提取器同样保留了to be的其他变位,例如was和are,未进行词干提取。这可能会阻止模型正确关联给定动词的不规则变位。 词形还原的工作原理 文献通常将词干提取定义为从单词中剥离词缀以获得词干字符串的过程,将词形还原定义为将形态变体简化为一种词典基本形式的更大过程。6词干提取和词形还原之间的实际区别在...
【摘要】 词干提取虽然是一种有用的自然语言处理技术,但它也有其局限性,主要包括以下几点: 1. 可能生成非词典词(非词汇词)词干提取算法可能会将单词缩减为不存在的词根形式,这些形式在标准词典中找不到,这可能会对某些NLP应用造成困扰。 2. 忽略语境词干提取通常不考虑单词在句子中的具体语境,这意味着它可能会错...
词干提取(Stemming)是指从单词中去除其屈折变化部分(如时态、语态、数、格等)以及某些派生词缀(如形容词后缀“-ly”、名词后缀“-s/-es”等),以获取该单词的基本形式或词根的过程。例如,“running”、“ran”和“runs”经过词干提取后均可得到“run”。 2. 原理 词干提取通常基于一系列预定义的规则来实现。这...
中文词干提取地难度远远高于其他语言。在英语中,词干提取通常可以通过简单的规则实现,如去掉词尾的ing或es即可得到词根。而在汉语中事情复杂多了。汉字的形态变化非常丰富。很多词语在形式上没有明显的变化。这就要求我们设计更加灵活以及智能的算法来进行词干提取。最常见得汉语词干提取方法之一就是基于规则的词干提取。
什么是词干提取和词形还原? 词干提取 – Stemming 词干提取是去除单词的前后缀得到词根的过程。 大家常见的前后词缀有「名词的复数」、「进行式」、「过去分词」… 词形还原 – Lemmatisation 词形还原是基于词典,将单词的复杂形态转变成最基础的形态。
复杂性:词干提取相对比较简单,只需移除后缀,而无需考虑词性等问题。但词形还原则比较复杂,不仅需要进行词缀的转化,还要进行词性识别,以区分相同词形但原形不同的词的差别,词性标注的准确率也直接影响词形还原的准确率。
词干分析器是尝试猜测字根的简单程序,其在聚类分析中可能极其有用。例如,Porter stemmer是一个著名的词干提取算法,其发现“university”和“universities”共享相同词干,因此属于相同的词干类。所有更高级的定制均基于词干类。遗憾的是,这些简单词干提取程序并不完美。例如,Porter 算法将指示“universal”具有与“university...
它旨在提取中文词汇核心部分以助力文本分析。该库运用特定算法实现中文词干的精准提取。为提高效率采用了优化的数据结构。支持多种中文文本格式输入。可处理简体和繁体中文的词干提取。其词干提取效果受文本质量影响。能有效降低文本的冗余度。利于提升文本分类的准确性。 为信息检索提供更简洁关键词。在自然语言中发挥辅助...
虽然不能用spaCy进行词干提取,但可以用spaCy进行词形还原。 为此,我们需要使用spaCy文档中的lemma_属性。假设我们有下面这句话:我们可以通过下面的代码使用spaCy词形还原找到所有单词的词根:上面脚本的输出如下:可以看到不像词干提取得到的词根是“comput”,我们这里得到的词根是字典中的实际单词。