Quelle est la différence entre le stemming et la lemmatisation ? Dans quels cas utiliser l'un ou l'autre ?

Le stemming et la lemmatisation sont des méthodes de normalisation des mots en traitement du langage naturel (NLP), mais elles diffèrent par leur approche et leur précision.

Stemming consiste à couper grossièrement les mots jusqu'à leur racine (stem) en supprimant suffixes et terminaisons. Il ne prend pas en compte le contexte et peut tronquer les mots de manière inexacte, conduisant parfois à des racines inexistantes.

Lemmatisation est un processus plus précis qui ramène le mot à sa forme de dictionnaire (lemme), en tenant compte de l’analyse morphologique et de la partie du discours. Par exemple, "courant", "couru" sont lemmatisés en "courir".

Quand l'utiliser :

• Le stemming convient pour des tâches où la vitesse est importante et une certaine imprécision est acceptable, comme dans les moteurs de recherche ou l’analyse de grands volumes de texte.
• La lemmatisation est préférable lorsque la précision et la correction sémantique sont essentielles, comme dans la traduction automatique, l’analyse de sentiment ou l’extraction d’informations.

Exemple de stemming en Python avec la bibliothèque NLTK :

from nltk.stem import PorterStemmer
ps = PorterStemmer()
print(ps.stem('courant'))  # sortie : cour

Exemple de lemmatisation :

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('courant', pos='v'))  # sortie : courir