ステミングとレムマター化

自然言語処理の世界では、単語を処理する方法として、主にステミングとレンマタイゼーションの 2 つがあります。ステミングは、単語の最後の数文字を削除、または「ステム化」するだけで、しばしば間違った意味やスペルにつながることがあります。一方、レンマタイゼーションは、文脈を考慮し、単語を意味のある基本形に変換します（これをレンマと呼びます）。同じ単語が複数の異なるレンマを持つこともある。

ステミング

ステミングやキーワードステミングは、単語の背後にある意味を分析し、特定の単語のさまざまな語形を理解することです。 サーチクエリ.単語のステム、ベース、またはルートフォームに由来するため、ステミングと呼ばれています。

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ステミングでは、語源となるトピックに注目し、その単語のバリエーションに取り組んでいきます。

レマット化

レマット化とは、言語学において、ある単語の屈折した形をグループ化し、1つの単語として分析することです。

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Lemmatizationでは、キーワードのバリエーションを分析することでルートトピックを見つけます。

結論

では、ステミングとレムマター化、どちらが NLP に適しているのでしょうか。答えは、「場合による」です。どちらの方法にも長所と短所があり、アプリケーションに最適なオプションは、扱う特定の言語とタスクに依存する可能性があります。一般に、レムマタイズはステミングよりも正確だと考えられています。レムマタイズでは、単語の基本形を正しく識別するために、文脈が考慮されるからです。NLP アプリケーションでより正確に単語を処理する方法を探している場合、シードキーワードを識別する場合はレムマター化、キーワードアイデアリストを作成する場合はステミングが適していると思われます。

公開日： 2022-03-28
更新日: 2022-06-29

アイザック・アダムス・ハンズ

アイザック・アダムス・ハンズは、検索エンジン最適化サービスを提供するSEO North社でSEOディレクターを務めています。SEOのプロフェッショナルとして、アイザックはオンページSEO、オフページSEO、テクニカルSEOの分野で豊富な専門知識を持ち、競合他社を圧倒している。