2022-04-01

自然语言处理实验演示 - 19. 执行词形还原（Lemmatization）

词形还原（Lemmatization）是文本预处理中的重要部分，与词干提取（stemming）很相似。简单说来，词形还原就是去掉单词的词缀，提取单词的主干部分，通常提取后的单词会是字典中的单词，不同于词干提取（stemming），提取后的单词不一定会出现在单词中。比如，单词 ate 词形还原后的单词为 eat。在 NLTK 中，使用 WordNet 为我们提供了稳健的词形还原的函数。

#知识# #校园学习# #AI# #NLP# #自然语言处理# #词形还原# #人工智能实验室#

#人工智能专业建设# #文本数据预处理# #实验视频# #Python# #NLTK#

个人用户获取相关代码及数据集，请访问企业网站 (www.080910t.com)，扫描【知识微店（个人用户）】二维码关注或订阅。注：全部实验演示视频、代码、数据集仅授权予个人用户学习与实验使用，禁止用于二次销售、课堂教学及培训用途。

视频原创制作：广州跨象乘云软件技术有限公司

企业网站：https://www.080910t.com

Bilibili 官方主站：https://space.bilibili.com/189064479