stemming是什麼意思，stemming的意思翻譯、用法、同義詞、例句
stemming英标
美:/'ˈstemɪŋ/
類别
CET4,CET6,考研,IELTS,TOEFL,GRE,GMAT
常用詞典
v. 阻止，封堵，遏制（stem 的現在分詞）
例句
Both need to find ways of stemming environmental decay.
二者都需要找出解決環境惡化的方法。
The priority, in terms of stemming the panic, is to unblock clogged credit markets.
首先，在阻止恐慌方面，是為堵塞的信貸市場清除障礙。
Hope140 utilizes RT2Give, a service stemming from third-party developer Twitpay.
hope140采用了基于第三方開發商t witpay平台的RT2Give服務。
Note the difference for better between the result for stemming and lemmatization.
注意better在确定詞幹和詞元化的結果時是有區别的。
常用搭配
stem cell
幹細胞，骨髓幹細胞
stem from
起源于
brain stem
腦幹
drill stem
鑽柱；鑽杆；鑽具
main stem
[美俚]幹線；主街
同義詞
n.|stopping/stuffing;[礦業]炮泥；填塞物；大字式攀登法
專業解析
詞幹提取（Stemming） 是自然語言處理（NLP）和文本挖掘中的一項基礎技術，其核心目标是将一個單詞的屈折形式（如時态變化、複數形式）或派生形式（如通過添加前綴或後綴形成的相關詞）簡化或“還原”到其共同的基本形式或詞根（Stem）。這個基本形式稱為“詞幹”（Stem），它可能不是一個完整的、在詞典中存在的單詞，但代表了該詞的核心含義。
核心概念與目的：
- 标準化詞彙： 通過去除單詞的詞綴（如前綴、後綴、屈折詞尾），将不同形式的單詞映射到同一個詞幹上。例如：
- “running”, “runs”, “ran” -> “run” （目标還原到原型）
- “cats”, “catlike”, “catty” -> “cat”
- “connection”, “connections”, “connective” -> “connect”
- “argue”, “argued”, “arguing”, “argues” -> “argu” （注意：詞幹不一定是有效單詞）
- 減少詞彙維度： 在信息檢索（如搜索引擎）、文本分類、情感分析等任務中，将不同形式的詞視為同一個詞幹，可以顯著減少需要處理的唯一詞彙數量，提高效率。
- 提升召回率： 在搜索中，用戶搜索“run”，系統也能返回包含“running”或“ran”的文檔，因為它們在詞幹層面是相同的。
與詞形還原（Lemmatization）的區别：
詞幹提取常與詞形還原（Lemmatization）進行比較。兩者的目标相似，但方法不同：
- 詞幹提取（Stemming）： 通常基于規則（有時是啟發式規則）進行詞綴的裁剪（Stripping）。它速度快，但可能産生無效的單詞（如“argu”），且不考慮單詞的上下文或詞性。例如，“saw”作為名詞（鋸子）和動詞（看見的過去式）都會被裁剪成“saw”，無法區分。
- 詞形還原（Lemmatization）： 利用詞彙知識（如詞典）和形态學分析，将單詞還原到其标準的詞典形式（Lemma），即原型（如名詞單數、動詞原形）。它更準确，産生的總是有效的單詞，并能考慮詞性（如動詞“saw”還原為“see”，名詞“saw”還原為“saw”），但速度通常比詞幹提取慢。
常用算法示例：
- 波特詞幹提取算法（Porter Stemmer）： 這是最著名和廣泛使用的詞幹提取算法之一。它使用一系列（通常是五步）複雜的、基于規則的步驟來逐步去除後綴。例如，它會處理“ational”替換為“ate”（如 relational -> relate）、“izer”替換為“ize”等規則。其目标是處理英語單詞，規則相對通用。
- 來源： Porter, M.F. (1980). An algorithm for suffix stripping. Program: electronic library and information systems.
應用場景：
- 搜索引擎索引與查詢處理： 提高檢索召回率。
- 文本分類與聚類： 将相似主題的文檔歸到一起。
- 情感分析： 分析文本的情感傾向。
- 文檔摘要： 識别關鍵主題詞。
- 拼寫檢查建議： 生成可能的正确拼寫建議。
局限性：
- 過度詞幹化（Over-stemming）： 将不同含義的詞錯誤地還原到同一個詞幹。例如：
- “universe” 和 “university” 都可能被提取為 “univers”。
- “business” 和 “busy” 都可能被提取為 “busi”。
- 詞幹化不足（Under-stemming）： 未能将應該屬于同一詞幹的詞還原到一起。例如：
- 某些算法可能無法将 “data” 和 “datum” 還原到同一詞幹。
- 産生無效詞幹： 結果可能不是一個有效的英語單詞（如 “argu”）。
- 忽略詞義和詞性： 無法區分同形異義詞（如 “saw”）。
詞幹提取是一種通過規則裁剪詞綴來将單詞歸一到其基本形式（詞幹）的技術，主要用于文本預處理，以簡化詞彙空間、提高後續NLP任務的效率和召回率。它以犧牲一定的精确性（可能産生無效詞幹或混淆不同詞義的詞）為代價，換取了處理速度和簡化性。在實際應用中，常需要根據具體任務在詞幹提取和更精确但更慢的詞形還原之間做出權衡。
網絡擴展資料
Stemming（詞幹提取）是自然語言處理（NLP）中的基礎技術，主要用于将單詞的不同屈折形式還原到其基本形式（詞幹）。例如：
- 核心作用：把"running"→"run"，"happily"→"happi"，"cats"→"cat"，通過去除後綴簡化詞彙形态
- 常用算法：
- Porter Stemmer（英語最常用，1980年提出）
- Snowball Stemmer（支持多語言）
- Lancaster Stemmer（更激進的詞幹切割）
- 技術特點：
- 基于規則而非詞典，可能産生非真實詞彙（如"happi"）
- 處理速度快于詞形還原（lemmatization）
- 對拼寫錯誤敏感
- 應用場景：
- 搜索引擎擴展查詢（搜"fish"可匹配"fishing"）
- 文本分類/聚類時的特征降維
- 情感分析中的詞頻統計
需注意其與lemmatization（詞形還原）的區别：後者依賴詞典返回有效詞彙（如"better"→"good"），但計算成本更高。實際應用中常根據任務需求選擇搭配使用。
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