Лематизація
Розуміння лематизації
Лематизація — це техніка нормалізації тексту, яка використовується в NLP для зведення слів до їх словникової форми, відомої як лема.
На відміну від стемінгу, який грубо відсікає афікси, лематизація враховує контекст і перетворює слово на його словникову форму. Наприклад, 'am', 'are' та 'is' лематизуються до 'be'. Такий підхід може суттєво зменшити розмір словника (кількість унікальних слів) у великих текстових корпусах, що підвищує ефективність під час навчання моделей.
З іншого боку, хоча лематизація є більш точною, вона також є більш ресурсоємною та може займати багато часу при роботі з великими наборами даних. Для ще більшої точності рекомендується виконувати морфологічний аналіз і частиномовне тегування перед лематизацією.
Не переймайтеся щодо частиномовного тегування зараз, оскільки це наступна тема, яку ви вивчатимете.
Лематизація з NLTK
Лематизатор WordNet, який надається бібліотекою NLTK, використовує корпус WordNet для виконання лематизації.
WordNet — це семантично насичена лексична база даних англійської мови, яка значно перевершує простий корпус. Вона групує слова у набори синонімів, або synsets, кожен з яких відображає окрему концепцію та супроводжується визначеннями й прикладами використання. Крім того, WordNet кодує змістовні зв'язки між цими synsets — такі як hypernyms (ширші, загальніші терміни) та hyponyms (вужчі, конкретніші терміни), — пропонуючи потужну структуру для дослідження та розрізнення значень слів.
Під час використання лематизатора WordNet, він здійснює пошук цільового слова у базі даних WordNet, щоб знайти найбільш відповідну лему цього слова.
Як зазначалося вище, оскільки слова можуть мати різні значення в різних контекстах (наприклад, "running" як дієслово та "running" як іменник), лематизатор може вимагати вказати частину мови (наприклад, дієслово, іменник, прикметник). Це допомагає обрати правильну лему відповідно до ролі слова у реченні.
1234567891011from nltk.stem import WordNetLemmatizer import nltk # Download the WordNet corpus nltk.download('wordnet') # Initialize the WordNet lemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() # Parts of speech, 'v' for verb and 'n' for noun parts_of_speech = ['v', 'n'] # Lemmatize words lemmatized_words = [lemmatizer.lemmatize("running", pos) for pos in parts_of_speech] print("Lemmatized words:", lemmatized_words)
Можна не вказувати частину мови, викликавши lemmatizer.lemmatize("running"), але, як видно, різні частини мови дають різні результати. Тому доцільно попередньо виконати тегування частин мови.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain the difference between stemming and lemmatization in more detail?
How does specifying the part of speech affect the lemmatization result?
Why is lemmatization considered more computationally expensive than stemming?
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Лематизація
Свайпніть щоб показати меню
Розуміння лематизації
Лематизація — це техніка нормалізації тексту, яка використовується в NLP для зведення слів до їх словникової форми, відомої як лема.
На відміну від стемінгу, який грубо відсікає афікси, лематизація враховує контекст і перетворює слово на його словникову форму. Наприклад, 'am', 'are' та 'is' лематизуються до 'be'. Такий підхід може суттєво зменшити розмір словника (кількість унікальних слів) у великих текстових корпусах, що підвищує ефективність під час навчання моделей.
З іншого боку, хоча лематизація є більш точною, вона також є більш ресурсоємною та може займати багато часу при роботі з великими наборами даних. Для ще більшої точності рекомендується виконувати морфологічний аналіз і частиномовне тегування перед лематизацією.
Не переймайтеся щодо частиномовного тегування зараз, оскільки це наступна тема, яку ви вивчатимете.
Лематизація з NLTK
Лематизатор WordNet, який надається бібліотекою NLTK, використовує корпус WordNet для виконання лематизації.
WordNet — це семантично насичена лексична база даних англійської мови, яка значно перевершує простий корпус. Вона групує слова у набори синонімів, або synsets, кожен з яких відображає окрему концепцію та супроводжується визначеннями й прикладами використання. Крім того, WordNet кодує змістовні зв'язки між цими synsets — такі як hypernyms (ширші, загальніші терміни) та hyponyms (вужчі, конкретніші терміни), — пропонуючи потужну структуру для дослідження та розрізнення значень слів.
Під час використання лематизатора WordNet, він здійснює пошук цільового слова у базі даних WordNet, щоб знайти найбільш відповідну лему цього слова.
Як зазначалося вище, оскільки слова можуть мати різні значення в різних контекстах (наприклад, "running" як дієслово та "running" як іменник), лематизатор може вимагати вказати частину мови (наприклад, дієслово, іменник, прикметник). Це допомагає обрати правильну лему відповідно до ролі слова у реченні.
1234567891011from nltk.stem import WordNetLemmatizer import nltk # Download the WordNet corpus nltk.download('wordnet') # Initialize the WordNet lemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() # Parts of speech, 'v' for verb and 'n' for noun parts_of_speech = ['v', 'n'] # Lemmatize words lemmatized_words = [lemmatizer.lemmatize("running", pos) for pos in parts_of_speech] print("Lemmatized words:", lemmatized_words)
Можна не вказувати частину мови, викликавши lemmatizer.lemmatize("running"), але, як видно, різні частини мови дають різні результати. Тому доцільно попередньо виконати тегування частин мови.
Дякуємо за ваш відгук!
