Im Allgemeinen bietet Lemmatisierung eine bessere Präzision als Stemmen, aber auf Kosten des Abrufs. Wie wir gesehen haben, sind Stemming und Lemmatisierung effektive Techniken, um die Erinnerung zu erweitern, wobei die Lemmatisierung einen Teil dieser Erinnerung aufgibt, um die Genauigkeit zu erhöhen. Aber beide Techniken können sich wie grobe Instrumente anfühlen.
Was ist besser als Wortstammbildung oder Lemmatisierung?
Stemming und Lemmatisierung erzeugen beide die Wurzelform der gebeugten Wörter. … Stemming folgt einem Algorithmus mit Schritten, die an den Wörtern ausgeführt werden müssen, was es schneller macht. Während Sie bei der Lemmatisierung WordNet-Korpus und auch einen Korpus für Stoppwörter verwendet haben, um Lemmata zu erzeugen, wodurch es langsamer als die Wortstammbildung ist.
Soll ich sowohl Stemmung als auch Lemmatisierung verwenden?
Kurze Antwort- Stemmen Sie, wenn der Vokabularraum klein und die Dokumente groß sind. Verwenden Sie umgekehrt Wörterinbettungen, wenn der Vokabularraum groß ist, die Dokumente jedoch klein sind. Verwenden Sie jedoch keine Lemmatisierung, da das Verhältnis von erhöhter Leistung zu erhöhten Kosten ziemlich gering ist.
Sind Lemmatisierung und Wortstammbildung dasselbe?
Stemming und Lemmatisierung sind Methoden, die von Suchmaschinen und Chatbots verwendet werden, um die Bedeutung hinter einem Wort zu analysieren. Stemmung verwendet den Stamm des Wortes, während Lemmatisierung den Kontext verwendet, in dem das Wort verwendet wird.
Soll ich Lemmatisierung verwenden?
Die Lemmatisierung ist auch für das Training von Wortvektoren wichtig, da es auf die Genauigkeit ankommtinnerhalb des Fensters eines Wortes würde durch eine irrelevante Beugung wie eine einfache Plural- oder Präsensbeugung gestört. Die allgemeine Regel für die Lemmatisierung ist nicht überraschend: wenn es die Leistung nicht verbessert, lemmatisiere nicht.
