Secara umum, lemmatization menawarkan ketepatan yang lebih baik daripada stemming, tetapi dengan mengorbankan penarikan semula. Seperti yang telah kita lihat, stemming dan lemmatization ialah teknik yang berkesan untuk mengembangkan ingatan, dengan lemmatization melepaskan sebahagian daripada ingatan itu untuk meningkatkan ketepatan. Tetapi kedua-dua teknik boleh terasa seperti instrumen kasar.
Manakah lematisasi yang lebih baik berbanding stemming?
Stemming dan Lemmatization kedua-duanya menjana bentuk akar bagi perkataan infleksi. … Stemming mengikut algoritma dengan langkah-langkah untuk melaksanakan perkataan yang menjadikannya lebih pantas. Manakala, dalam lemmatisasi, anda menggunakan WordNet corpus dan korpus untuk kata henti juga untuk menghasilkan lemma yang menjadikannya lebih perlahan daripada berpunca.
Adakah saya perlu menggunakan kedua-dua stemming dan lemmatization?
Jawapan ringkas- gunakan stemming apabila ruang kosa kata kecil dan dokumennya besar. Sebaliknya, gunakan pemasukan perkataan apabila ruang kosa kata besar tetapi dokumennya kecil. Walau bagaimanapun, jangan gunakan lemmatisasi kerana peningkatan prestasi kepada nisbah kos meningkat adalah agak rendah.
Adakah lemmatisasi dan stemming sama?
Stemming dan lemmatisasi ialah kaedah yang digunakan oleh enjin carian dan bot sembang untuk menganalisis makna di sebalik perkataan. Stemming menggunakan batang perkataan, manakala lemmatisasi menggunakan konteks di mana perkataan itu digunakan.
Adakah saya perlu menggunakan lemmatisasi?
Lemmatization juga penting untuk melatih vektor perkataan, kerana pengiraan yang tepatdalam tetingkap perkataan akan terganggu oleh infleksi yang tidak relevan seperti infleciton plural atau present tense yang mudah. Peraturan umum untuk sama ada untuk lemmatiskan adalah tidak mengejutkan: jika ia tidak meningkatkan prestasi, jangan lemmatize.