Dans le monde du traitement du langage naturel, il existe deux méthodes principales pour traiter les mots : le déracinement et la lemmatisation. L'épointage consiste simplement à supprimer ou à "tronquer" les derniers caractères d'un mot, ce qui entraîne souvent des erreurs de sens et d'orthographe. La lemmatisation, quant à elle, tient compte du contexte et convertit le mot en sa forme de base significative, appelée lemme. Parfois, un même mot peut avoir plusieurs lemmes différents.
Endiguer
L'étymologie et l'étymologie des mots-clés consistent à analyser le sens d'un mot et à comprendre les différentes formes d'un mot particulier. requête de recherche. On l'appelle "stemming" parce qu'elle découle du mot stem, base ou racine.
Exemple : Buy >> Acheter, Acheter, Acheté, Achète
Dans le cas de l'étymologie, vous vous concentrez sur la racine du mot et passez aux variantes du mot.
Lemmatisation
La lemmatisation est le processus de regroupement des formes infléchies d'un mot afin de les analyser comme un seul mot en linguistique.
Exemple : Acheter, Acheter, Acheter >> Acheter
Dans la lemmatisation, vous trouvez le sujet principal en analysant les variations des mots clés.
Conclusion
Alors, qu'est-ce qui est le mieux pour la PNL : la déformation ou la lemmatisation ? La réponse est... cela dépend. Les deux méthodes ont leurs avantages et leurs inconvénients, et la meilleure option pour votre application dépendra probablement de la langue spécifique avec laquelle vous travaillez et de la tâche à accomplir. En général, cependant, la lemmatisation est souvent considérée comme plus précise que le déracinement, car elle prend en compte le contexte d'un mot afin d'identifier correctement sa forme de base. Si vous recherchez un moyen plus précis de traiter les mots dans vos applications PNL, la lemmatisation est probablement la meilleure solution pour identifier les mots-clés de base, et le stemming pour créer une liste d'idées de mots-clés.
Publié le : 2022-03-28
Mis à jour le : 2022-06-29