Стемминг менен лемматизациянын айырмасы эмнеде? Кантип кайсы иштерде колдонуу керек?

Көкүрүү жана лемматизация — табигый тил иштетүү (NLP)дө сөздөрдү нормалдаштыруунун ыкмалары, бирок алар ыкма жана тактык боюнча айырмаланат.

Көкүрүү — сөздөрдү негизги (stem) формага кыскача кыскартуу, жыйынтык жана аякчалардын алынышы аркылуу. Ал контекстти эске албайт жана кээде сөздөрдү так эмес кыскартуу менен, бар болбогон тамырларды түзөт.

Лемматизация — такыраак процесс, ал сөздү сөздүк формасына (лема) кайтарат, морфологиялык анализ жана сүйлөм бөлүгүн эске алат. Мисалы, "жүгүрүү", "жүгүргөн" сөздөрү "жүгүрүү" деген леммага лемматизацияланат.

Кайда колдонуу керек:

• Көкүрүү ылдамдык маанилүү болгон жана кээ бир тактыкка сабыр кылынган тапшырмаларга ылайыктуу, мисалы, издөө системаларында же чоң тексттерди анализдөөдө.
• Лемматизация тактык жана семантикалык тууралык маанилүү болгон учурда артыкчылыкка ээ, мисалы, автоматтык котормо, сезим анализи же маалыматтарды чыгарып алуу.

Python'до NLTK китепканасы менен көкүрүү мисалы:

from nltk.stem import PorterStemmer
ps = PorterStemmer()
print(ps.stem('жүгүрүү'))  # чыгуу: жүгүр

Лемматизация мисалы:

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('жүгүргөн', pos='v'))  # чыгуу: жүгүрүү