python如何词干化_CDA答疑社区

詹惠儿

2019-01-18 阅读量: 769

python如何词干化

词干化是指词形还原，是将单词的不同变形形式组合在一起的过程，因此可以将它们作为单个项目进行分析。词形简化类似于词干，但它为词语带来了语境。因此它将具有相似含义的词链接到一个词。

词形还原的应用是：

词形还原的例子：

- >岩石：摇滚
- >语料库：语料库
- >更好：好

与词干化的一个主要区别是词形变换需要一个词性参数，“pos”如果没有提供，则默认为“名词”。

以下是使用NLTK实现词形还原词：

# import these modules

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

print("rocks :", lemmatizer.lemmatize("rocks"))

print("corpora :", lemmatizer.lemmatize("corpora"))

# a denotes adjective in "pos"

print("better :", lemmatizer.lemmatize("better", pos ="a"))

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