词干简介

词干（stem）是指单词的基本形式，即将单词的词尾、屈折和派生后缀抽离出来的基础部分。词干是自然语言处理中非常重要的概念，它可以用于词形还原、信息检索、文本分类等多种任务中。

词干提取方法

目前，有多种词干提取算法，常见的有如下几种：

• Porter 算法：由 Martin Porter 在 1980 年提出，是最流行的词干提取算法之一，基于一系列按照优先级排序的规则来识别和删除单词的词缀，适用于大多数单词。
• Snowball 算法：是 Porter 算法的扩展版本，支持多种语言，并增加了更多特殊情况的处理规则，提高了处理效率和准确性。
• Lancaster 算法：是一种规则极为简洁的词干提取算法，相对于 Porter 和 Snowball 算法而言算法更为激进，处理速度更快。

词干的应用

词干在自然语言处理中有广泛的应用，下面我们将介绍词干在信息检索和文本分类中的应用。

信息检索

词干在信息检索中的应用主要是通过将单词转换为词干形式来减少单词的不同形式带来的干扰，从而提高查询的召回率和准确率。

例如，当用户输入查询词“run”时，系统会根据词干提取算法将其转换为“runn”，然后查找包含“runn”的文档进行搜索。这样做可以将包含“running”、“runner”等变体形式的文档也一并查找出来。

文本分类

在文本分类中，词干可以用于将单词归并到统一的类别中，从而降低特征数量和计算复杂度，提高分类效率和准确性。

例如，在情感分析任务中，假设我们发现“happy”、“happiness”、“happier”等单词都表示积极情绪，我们可以将它们的词干“happi”作为特征，然后将样本映射到由“happi”和其他词干组成的特征空间中进行分类。