NLTK词干提取与词形还原

NLTK词干提取与词形还原

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/143138970

自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。在NLP中，词干提取和词形还原是两个核心概念，它们通过将不同形式的单词归结为共同的词根或词形，大大简化了文本分析的过程。本文将详细介绍这两个技术的原理、算法及其在NLTK中的应用。

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。作为 Python 中广泛使用的 NLP 工具库之一，NLTK（Natural Language Toolkit）提供了丰富的功能和工具，帮助开发者处理文本数据、分析语言结构等。在学习 NLP 的过程中，理解词汇的结构和形态变化是非常重要的一步，其中词干提取和词形还原是两个核心概念。

词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）是自然语言处理中用于归一化单词形式的两种常见技术。通过将不同形式的单词归结为共同的词根或词形，可以大大简化文本分析的过程。本教程将介绍词干提取和词形还原的原理、算法及其在 NLTK 中的应用，帮助更好地掌握这些技术在文本处理中如何使用。

词干提取和词形还原

词干提取是一种处理自然语言文本的技术，通过将单词的不同形式简化为其词干，方便文本分析。其主要特点是基于规则来删除词缀，而不考虑语境或词性，这使得它在某些应用场景下非常高效。例如，Porter 和 Lancaster 算法是两种常用的词干提取方法，前者以较温和的规则集处理单词，而后者更为激进，适用于对单词形态变化不敏感的应用。虽然词干提取的结果有时会生成非真实的单词，但在文本分类、信息检索等任务中，其对单词的简化处理能有效提升效率。