Qual é a diferença entre stemming e lematização? Em que tarefas usar cada um?

Stemming e lematização são métodos de normalização de palavras no processamento de linguagem natural (PLN), mas diferem na abordagem e precisão.

Stemming é uma técnica que corta as palavras até à sua raiz (stem), removendo sufixos e terminações. Não considera o contexto e pode truncar as palavras de forma imprecisa, às vezes gerando raízes inexistentes.

Lematização é um processo mais preciso que leva a palavra à sua forma de dicionário (lem), considerando a análise morfológica e a parte do discurso. Por exemplo, "correndo", "correu" são lematizados para "correr".

Quando usar:

• O stemming é adequado para tarefas onde a velocidade é importante e alguma imprecisão é aceitável, como em motores de busca ou análise de grandes volumes de texto.
• A lematização é preferível quando a precisão e a correção semântica são cruciais, como em tradução automática, análise de sentimentos ou extração de informação.

Exemplo de stemming em Python usando a biblioteca NLTK:

from nltk.stem import PorterStemmer
ps = PorterStemmer()
print(ps.stem('correndo'))  # saída: corr

Exemplo de lematização:

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('correndo', pos='v'))  # saída: correr