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我知道词干提取和词形还原如下:
词干 - 将单词转换成不变的部分；有趣，娱乐 - 有趣
lemmatizing - 将单词转换为字典形式；有趣的，逗乐的
我可以理解为什么要使用词形还原。但我不明白做词干的目的？你可以解释吗 ？
最佳答案
正如你所说的词干 - 将单词转换为不变的部分
和词形还原 - 将单词转换为字典形式
机器学习算法如 BOW 或 tf-idf 与 有关词频
让我们举一个你在问题中提供的例子。
带词干amusing, amusement这两个词都返回 amus所以这些词将被视为相同和频率 amus将是 2。
用词形还原amusing, amusement这两个词都返回 amuse因此，对于 amuse，这些词将再次被视为相同和频率。将是 2
在您的模型中，如果您使用词干或引理，则无关紧要(在这种特殊情况下)
词干只是从单词中剥离字母，而词形还原需要查看字典才能找到相关单词，因此词干显然比词形还原更快
所以你可以选择stemming在 lemmatization如果你想加快预处理
缺点
在出现词干的情况下
学习将给予学习和
研究会给研究
即使这些词的词根相同，这些词也会被视为不同
关于nlp - 在 NLP 中使用 Stemming 的真正目的是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59872918/
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