TL;DR - Na PNL, a stemização reduz as palavras às suas formas de raiz, removendo os afixos, enquanto a lematização reduz as palavras à sua forma básica de dicionário, considerando seu contexto e significado.
Tabela de Conteúdos
Stemming e lematização no processamento de linguagem natural
No domínio do processamento de linguagem natural (NLP) e da análise de texto, a normalização de texto desempenha um papel fundamental. Duas das técnicas de normalização mais populares usadas nos domínios da ciência de dados e da inteligência artificial são a stemização e a lematização. Elas servem como etapas essenciais de pré-processamento para várias tarefas, como análise de sentimentos, recuperação de informações e muito mais. Este artigo analisa os meandros de ambas as técnicas, seus algoritmos e sua importância no cenário atual do aprendizado de máquina.
Derivação:
Definição e objetivo: Stemming é o processo de reduzir uma palavra flexionada ou derivada à sua forma básica ou raiz. A intenção principal é mapear palavras relacionadas à mesma representação para ajudar em tarefas como pesquisa e análise.
Exemplo: Comprar >> Compra, Compra, Compra
Algoritmo e ferramentas: O algoritmo de stemming mais popular, especialmente para o idioma inglês, é o Porter stemmer. Desenvolvido por Martin Porter, ele elimina os sufixos (e, em alguns casos, os prefixos) das palavras. Outros stemmers notáveis incluem o Snowball stemmer, uma abordagem mais agressiva que oferece suporte a vários idiomas.
Use em Python com NLTK: O kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK) do Python oferece suporte para stemming por meio da função nltk.stem módulo. Por exemplo:
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
print(stemmer.stem("running"))Isso resultaria em "run", a forma raiz da palavra.
Desvantagens: Às vezes, o enraizamento pode ser impreciso. Derivação excessiva ocorre quando uma parte muito grande da palavra é cortada, o que pode alterar seu significado, enquanto que a subformulação ocorre quando duas palavras relacionadas são transformadas em formas diferentes.
Lemmatização:
Definição e objetivo: A lematização é um processo mais sofisticado do que a stemização. Ela envolve a redução de uma palavra à sua forma básica ou de dicionário, conhecida como lema. Diferentemente da stemização, a lematização considera o significado da palavra, sua classe gramatical e a análise morfológica para obter essa redução.
Exemplo: Compra, Compra, Compra >> Compra
Algoritmo e ferramentas: O WordNetLemmatizer, disponível no NLTK, é uma ferramenta comum usada para lematização no idioma inglês. Ela usa o banco de dados WordNet para procurar lemas. Outras ferramentas, como o SpaCy, também oferecem recursos de lematização, geralmente usados em pipelines de NLP mais avançados.
Use em Python com NLTK: Usando o WordNetLemmatizer do nltk.stem módulo:
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize("running", pos="v"))Isso retornaria 'run', a forma básica da palavra 'running' quando considerada como um verbo.
Comparação e casos de uso:
- Precisão: A lematização, por ser um processo mais complexo, geralmente é mais precisa do que a stemização, pois considera o significado da palavra, usando análise morfológica e marcação de parte do discurso.
- Velocidade: O stemming é normalmente mais rápido, sendo uma abordagem baseada em regras que corta afixos, o que o torna mais adequado para aplicações como motores de busca onde a velocidade é crucial.
- Aplicativos: Ambas as técnicas são predominantes em vários PNL incluindo chatbots, análise de sentimentos e pré-processamento de texto para modelos de aprendizado de máquina. A escolha entre eles depende do conjunto de dados, da precisão desejada e das restrições computacionais.
Desafios:
Embora a stemização e a lematização sejam de grande valia para a normalização de textos, elas não estão isentas de desafios. A precisão dessas técnicas varia entre os idiomas, sendo que o inglês tem algoritmos relativamente maduros. Formas flexionais, nuances na parte da fala e a ambiguidade inerente à linguagem natural tornam a tarefa nada trivial.
Conclusão:
Stemming and lemmatization are cornerstone techniques in PNL. As technology progresses and tools like ChatGPT and others become more sophisticated, the importance of accurately understanding and processing the semântico A essência das palavras só tende a crescer. Se você deseja se aprofundar na análise de sentimentos ou desenvolver a próxima geração de chatbots, é indispensável ter um bom conhecimento dessas técnicas de normalização.
Perguntas frequentes
O que é Stemming e Lemmatization?
Quando usar Stemming e Lemmatization?
Publicado em: 2022-03-28
Atualizado em: 2024-07-30
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