NLTK 词干提取、词形还原

目录

词干提取 stemming

实现功能：如 eating, eaten, ate, eats ---> eat
一般词干提取器，移除 -s/es, -ing, -ed 这类事的准确度可以达到 70%；

  • Porter 词干提取器，使用更多规则，精确度更高；
  • Snowball 提取器，是一个提取家族，可以分别处理多国语言。

注意：
如果要用到 词性标注(POS)、NER 或某种依赖性解析器中的某些部分，应避免词干提取操作；因为词干提取会对相关分词进行修改，这可能导致不同的结果。

from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer
from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer

pst = PorterStemmer() 
lst = LancasterStemmer()

lst.stem('eating')
# 'eat'

pst.stem('eating')
# 'eat'

自己设计 Porter 词干提取器

http://snowball.tartarus.org/algorithms/english/stemmer.html

词形还原（lemmatization）

相比词干提取 更健全、更条理化；会利用上下文语境推断相关单词的变化形式，并运用不同的标准化规则，根据词性来获取相关的词根（lemma）。

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
wlem = WordNetLemmatizer()

wlem.lemmatize('eating')

wlem.lemmatize('ate')

wordnet 是一个语义词典；
WordNetLemmatizer 会针对某个单词去搜索 wordnet；另外，它还是用了变形分析，以便直切词根并搜索到特殊的词形（即这个单词的相关变化）。

词干提取 & 词形还原

词干提取操作更多时候是一套 用于获取词干一般形式的规则方法；
词形还原主要考虑当前的上下文语境 以及 相关单词的 POS，然后将规则应用到 特定的语法变化中。
通常来说，词干提取的操作，实现起来更简单，处理时间也短。

相关资料

posted @ 2021-02-04 09:54  月思  阅读(1667)  评论(0)  编辑  收藏  举报