Kā atšķiras stemming no lematizācijas? Kādās uzdevumos ko izmantot?

Stemming un lemmatizācija ir metodes vārdu normalizēšanai dabiskās valodas apstrādē (NLP), taču tās atšķiras pēc pieejas un precizitātes.

Stemming ir rupja vārdu saīsināšana līdz to saknei (stem), noņemot sufiksus un galotnes. Tas neņem vērā kontekstu un dažreiz var nepareizi sagriezt vārdus, radot neeksistējošas saknes.

Lemmatizācija ir precīzāks process, kas vārdu atgriež tā vārdnīcas formā (lemma), ņemot vērā morfoloģisko analīzi un valodas daļu. Piemēram, "skrienu", "skrēja" tiek lemmatizēti uz "skriet".

Kad lietot:

• Stemming ir piemērots uzdevumiem, kuros ir svarīga ātrums un pieļaujama noteikta neprecizitāte, piemēram, meklētājprogrammās vai lielu teksta apstrādē.
• Lemmatizācija ir vēlams, kad ir svarīga precizitāte un semantiskā korektums, piemēram, mašīntulkošanā, sentimenta analīzē vai informācijas izvilkšanā.

Python piemērs ar NLTK bibliotēku:

from nltk.stem import PorterStemmer
ps = PorterStemmer()
print(ps.stem('skrienu'))  # rezultāts: skrien

Lemmatizācijas piemērs:

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('skrēja', pos='v'))  # rezultāts: skriet