Stemming là quá trìnhrút gọn một từ thành gốc từ của nó gắn với hậu tố và tiền tốhoặc với gốc của các từ được gọi là bổ đề. Lập trình rất quan trọng trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Lấy ví dụ từ NLP là gì?
Stemming về cơ bản làloại bỏ hậu tố khỏi một từ và giảm nó thành từ gốc. Ví dụ: “Flying” là một từ và hậu tố của nó là “ing”, nếu chúng ta xóa “ing” khỏi “Flying” thì chúng ta sẽ nhận được từ cơ bản hoặc từ gốc là “Fly”.
Công dụng của gốc là gì?
Stemming được sử dụng trong hệ thống truy xuất thông tinnhư công cụ tìm kiếm. Nó được sử dụng để xác định từ vựng miền trong phân tích miền.
Hiện tượng lemmatization là gì?
Stemming và lemmatization là phương phápđược các công cụ tìm kiếm và chatbot sử dụng để phân tích ý nghĩa đằng sau một từ. Lập trình sử dụng gốc của từ, trong khi bổ ngữ sử dụng ngữ cảnh mà từ đó đang được sử dụng.
Sự lemmatization và tạo gốc trong NLP là gì?
Phân tích Hình thái sẽ yêu cầu trích xuất bổ đề đúng của mỗi từ. Ví dụ: Phép bổ sung xác định rõ ràng dạng cơ sở của từ 'rắc rối' thành 'rắc rối' 'biểu thị một số ý nghĩa trong khi,Stemming sẽ cắt bỏ phần ' ed 'và chuyển nó thành' phiền phức 'có sai nghĩa và lỗi chính tả.
