词干提取(Stemming)是自然语言处理中的一种文本处理技术,用于将单词转化为其词干或基本形式。它通过删除单词的后缀来实现,以便将具有相同词干的单词归为一类,从而简化文本分析和信息检索的过程。
词干提取的主要目的是减少不同形式的单词对于文本处理和分析的干扰。例如,对于单词"running",词干提取可以将其转化为"run",从而使得"run"、"runs"、"ran"等不同形式的单词都能够被视为相同的词汇。
词干提取在信息检索、文本分类、情感分析等领域具有广泛的应用。它可以帮助提高文本处理的效率和准确性,减少特征空间的维度,从而提高机器学习算法的性能。
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